ECOLE DE TECHNOLOGIE SUPÉRIEURE UNIVERSITÉ DU QUÉBEC
MEMOIRE PRESENTE A L'ÉCOLE DE TECHNOLOGIE SUPÉRIEURE
COMME EXIGENCE PARTIELLE À L'OBTENTION DE LA
MAÎTRISE EN GÉNIE, CONCENTRATION ENVIRONNEMENT M. Ing.
PAR SIMARD, Marie-Claude
CARACTERISATION DES IMPACTS DES CHANGEMENTS CLIMATIQUES SUR LES PLAINES INONDABLES DU BASSIN VERSANT DE LA RIVIÈRE
CHÂTEAUGUAY
MONTREAL, LE 29 AVRIL 2008
© Marie-Claude Simard, 2008
CE MEMOIRE A ETE EVALUE
PAR UN JURY COMPOSÉ DE :
François Brissette, directeur de mémoire Département de génie de la construction à l'École de technologie supérieure
Robert Leconte, codirecteur de mémoire Département de génie de la construction à l'École de technologie supérieure
Marie-José Noilet, présidente du jury Département de génie de la construction à l'École de technologie supérieure
Richard Turcotte, membre du jury Centre d'expertise hydrique du Québec
REMERCIEMENTS
Je désire tout d'abord exprimer ma gratitude envers mon directeur de recherche, François
Brissette, Ph. D. et mon co-directeur, Robert Leconte, Ph. D. Vous m'avez fait confiance,
malgré le fait que je venais du domaine du génie industriel et que je ne connaissais
pratiquement rien en hydrologie. Je vous serai reconnaissante toute ma vie de m'avoir
offert cette opportunité. Tout en me laissant autonome, vous avez su m'orienter dans mes
recherches et le support financier que vous m'avez accordé m'a permis de me concentrer sur
mes études. Vous faites une très belle équipe de professeurs et le plaisir que vous avez à
enseigner est palpable.
De nombreuses personnes m'ont aidé au cours de ma recherche. Tout d'abord, je fiens à
remercier Diane Chaumont, M. Se, du consortium Ouranos, qui m'a fourni toutes les
données de changement climatique. Le CEHQ, quant à lui, nous a fourni gracieusement le
modèle hydraulique de la rivière Châteauguay ainsi qu'un support précieux. Un merci tout
spécial à Jean Francoeur, Ing., M. Se, qui a été une aide irremplaçable et fort appréciée.
Marie Minville, étudiante au doctorat au Drame, m'a également énormément aidée. Je te
serai toujours reconnaissante de ta patience et de ton étemel sourire qui fait de toi une
personne si attachante. Les autres étudiants du Drame, Élizabeth, Benoît, Billy, Sébastien,
Mélanie, Malika etc. ont fait que les heures passées au drame, entre quatre murs de béton,
ont été très agréables. Un petit mot pour Élizabeth, ma compagne des moments de
découragement : on va avoir fini par la finir cette maîtrise!
Je désire exprimer ma reconnaissance envers ma famille qui m'a toujours soutenue dans
mes projets. Mon dernier remerciement va à mon conjoint Philippe, qui a été un support
moral indéfectible et une aide plus qu'appréciée. Toutes ses années passées à tes côtés
m'ont donné la possibilité d'être une meilleure personne. Merci de ton amour, c'est la chose
que je chéris le plus dans ma vie.
IMPACTS DES CHANGEMENTS CLIMATIQUES SU R LES PLAINES INONDABLES DU BASSIN VERSANT DE LA RIVIÈRE CHÂTEAUGUA Y
SIMARD, Marie-Claude
RÉSUMÉ
Alors que vient de se terminer la conférence sur les changements climatique de Bali, il devient de plus en plus certain que le réchauffement du climat aura des répercussions sur l'ensemble du globe, tout particulièrement sur les ressources hydriques. La rivière Châteauguay, située au sud-est de Montréal est particulièrement vulnérable aux inondations. En effet, la rivière est sous haute observation particulièrement au printemps, où les crues causent régulièrement des débordements de rivière. Ainsi, cette étude vise à évaluer l'impact des changements climatiques sur les plaines inondables du bassin versant de la rivière Châteauguay. Tout d'abord, une modélisation hydrologique du bassin versant a été effectué à l'aide d'observations relevées entre 1959 et 2003. Par la suite, neufs projections de changement climatique, issues de quatre modèles climatiques, sont utilisées pour perturber le climat présent. L'analyse fréquentielle de crues est utilisée pour comparer les crues printanières et les crues estivales/automnales passées avec celles des différents scénarios issus des séries futures de 2020 et 2080.
En hiver, les modèles prévoient en moyenne pour 2020 des hausses de 1.7°C et de 7% des précipitations. Ces changements se répercutent sur la crue centenaire qui varie de -5% (ECHAM4) à +14% (CGCM3r) par rapport au passé simulé selon les scénarios de la famille A. Pour 2080, les changements s'intensifient avec des hausses de température de 5°C en moyenne et de précipitation de près de 30%. Les modèles sont moins consistants entre eux et les variations de la crue centenaire printanière vont de -87% à +48 %. L'été et l'automne, pour la période centrée sur 2020, les températures et les précipitations changent très peu avec 1.7°C et 3% respectivement. Tous les modèles, sauf le CSIRO, prévoient des diminutions des débits des crues. Le modèle ECHAM4 prévoit la plus forte diminution de la crue centenaire avec -15%. Pour 2080, tous les modèles sans exception prévoient des diminutions des débits de pointe, allant de -30% à -5%. Ces différences entre les réponses des modèles soulignent l'incertitude des modèles de circulation générale (MCG), tout particulièrement pour les études régionales.
Un simulateur hydraulique permet ensuite de convertir les débits de pointe de crue obtenus à l'aide de la modélisation hydrologique, en niveau d'eau. Deux scénarios sont utilisés pour cartographier un tronçon de la rivière et évaluer l'impact des changements climatiques sur les plaines inondables de la rivière pour les crues printanières de 20 et 100 ans. Ces deux cartographies mettent en lumière que les résultats pour 2080 sont très incertains et qu'il n'est pas possible de conclure actuellement sur l'impact des changements climatiques sur les plaines inondables du bassin versant. L'utilisation de techniques de mise à l'échelle, soit statistique ou dynamique, pourraient augmenter la confiance que l'on accorde aux projections de changements climatiques pour le bassin versant de la rivière Châteauguay.
CLIMATE CHANGE IMPACTS ON THE FLOODPLAIN OF THE CHÂTEAUGUAY RIVER BASIN
SIMARD, Marie-Claude
ABSTRACT
While the Bali conférence for the climate changes just closed, it becomes more and more clear that the reheating of the climate will hâve repercussions on the whole globe, quite particularly on the hydrological resources. The Châteauguay river, situated in the southeast of Montréal is particularly vulnérable to the fioods. Indeed, the river is under high observation particularly in the spring, when the fioods cause regularly overfiowing of the river. This study aims to estimate the impact of climate change on the fioodplains of the Châteauguay river basin. First of ail, a hydrological modelling of the river basin was made with observations taken between 1959 and 2003. Afterward, nine projections of climate change, coming from four climate models, are used to perturb the présent climate. The frequency analysis of fioods is used to compare the past spring and summer / autumnal fioods with those of the varions scénarios stemming from future séries of 2020 and 2080.
In winter, the models forecast for 2020 an average température increase of 1.7°C and 7 % for the précipitation. Thèse changes écho on the 100 years spring fioods which varies of-5% ( ECHAM4) to +13 % (CGCM3r) in regard with the currently observed, for the scénarios of the A family. For 2080, the changes intensified with an average température increase of 5°C and the précipitation increased for about 30 %. The models are less cohérent between them and the variations of the 100 years spring fioods range from -87 % to +48 %. The summer and the autumn, for the period centred on 2020, the températures and the précipitation change little with 1.7°C and 3 % respectively. Ail the models, except the CSIRO, forecast decreases in discharge of the fioods. The model ECHAM4 simulated the strongest decrease of 15% for the 100 years fioods. For 2080, ail the models without exception modelled decreases of the peak flows, going from -30% to -5 %. Thèse différences between the prédictions of the models underline the uncertainty linked to the global climate models, quite particularly for the régional studies.
A hydraulic Simulator allows converting the peak flows, obtained with the hydrological modelling, in water level. Two scénarios are used to map a section of the river and estimate the impact of climate changes on the floodplains of the river for the spring floods of 20 and 100 years. Thèse two maps bring to light that the results for 2080 are very uncertain and that it is not possible to conclude on the impact of the climate change on the fioodplains of the Châteauguay river basin.
TABLE DES MATIERES
Page
INTRODUCTION 1
CHAPITRE 1 REVUE DE LA LITTÉRATURE 4 1.1 Modélisation hydrologique 4
1.1.1 Cycle hydrologique 4 1.1.2 Classification des modèles hydrologiques 6
1.2 Science du changement climatique 7 1.2.1 Le groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat 9 1.2.2 Les modèles de circulation générale 10 1.2.3 Scénarios de changement climatique 1 1 1.2.4 Méthodes de mise à l'échelle des scénarios 13
1.3 Inondations, changements climatiques et événements extrêmes 14
CHAPITRE 2 BASSIN VERSANT DE LA RIVIÈRE CHÂTEAUGUAY 16 2.1 Description du territoire 16 2.2 Problématique des inondations sur la rivière Châteauguay 19 2.3 Données hydroclimatiques 21
2.3.1 Stations météorologiques et hydrométriques retenues 21 2.3.2 Préparation d'une météorologie à l'échelle du bassin 22 2.3.3 Choix des périodes de calage et de validation 24
CHAPITRE 3 MODÉLISATION HYDROLOGIQUE DES CRUES PRINTANIÈRES ET ESTIVALES/AUTOMNALES '1959-2003' 25
3.1 Objectifs de la modélisation 25 3.2 Analyse fréquentielle des crues passées 26
3.2.1 Principes 26 3.2.2 Échantillonnage et conditions préalables 27 3.2.3 Ajustement à une loi de probabilité 30
3.2.3.1 Crues printanières 30 3.2.3.2 Crues estivales et automnales 33
3.2.4 Vérification de l'adéquation 35 3.2.4.1 Crues printanières 35 3.2.4.2 Crues estivales et automnales 35
3.3 Modélisation avec HSAMI 36 3.3.1 Description du modèle 36 3.3.2 Calage du modèle 38
3.4 Comparaison du passé observé et simulé 40 3.4.1 Crues printanières 41 3.4.2 Crues estivales et automnales 42
vil
CHAPITRE 4 SIMULATIONS FUTURES POUR LES PÉRIODES 2020 ET 2080 44 4.1 Préparation du climat futur 44
4.1.1 Choix des MCG 44 4.1.2 Région de référence 47 4.1.3 Sélection des scénarios et moyenne d'ensemble 49 4.1.4 Méthode des deltas 50
4.1.4.1 Température 50 4.1.4.2 Précipitation 51
4.2 Résultats des simulations futures 53 4.2.1 Crues printanières 53 4.2.2 Crues estivales et automnales 59
CHAPITRE 5 MODÉLISATION HYDRAULIQUE ET CARTOGRAPHIE 65 5.1 Description du modèle hydraulique 65 5.2 Section à l'étude 67 5.3 Résultats de la modélisation hydraulique des débits simulés 69 5.4 Scénarios de changements climatiques sélectionnés 71 5.5 Résultats de la modélisation hydraulique des débits futurs 72
5.5.1 Projection CGCM3r AIBx 72 5.5.2 Projection ECHAM4 A2 74
5.6 Cartographie des plaines inondable 76 5.6.1 Passé simulé 78 5.6.2 GCM3r Albx 79 5.6.3 ECHAM4 A2 80
CHAPITRE 6 DISCUSSION ET ANALYSE CRITIQUE DE LA MÉTHODE 81 6.1 Génération de la météorologie à l'échelle du bassin 81 6.2 Modélisation hydrologique '1959-2003' 82 6.3 Génération des séries climatiques futures 83 6.4 Simulation future '2020-2080' 86 6.5 Modélisation hydraulique et cartographie 87
CONCLUSION 90
ANNEXE I Patrons de distribution de la variable température maximale utilisés pour la génération de la météorologie à l'échelle du bassin-versant 93
ANNEXE II Simulations futures des crues printanières et estivales/automnales pour
2020 et 2080 pour la famille de scénarios B 95
ANNEXE III Courbe de tarage du modèle hydraulique 103
ANNEXE IV Hauteurs d'eau générées par les crues de 20 et 100 ans aux section 15, 26 et 32 du modèle hydraulique 104
LISTE DE RÉFÉRENCES 106
LISTE DES TABLEAUX
Page
Tableau 2.1 Stations météorologiques retenues dans le cadre de l'étude 22
Tableau 3.1 Résultats de l'analyse fréquentielle des crues printanières 32
Tableau 3.2 Résultats de l'analyse fréquentielle des crues estivales/automnales 34
Tableau 3.3 Valeurs des 23 paramètres modifiés manuellement pour les calibrations du printemps et de l'été/automne et valeur des paramètres initiaux 40
Tableau 3.4 Écart entre les analyses fréquentielles des données observées et simulées pour les crues printanières 42
Tableau 3.5 Écart entre les analyses fréquentielles des données observées et
simulées pour les crues estivales et automnales 43
Tableau 4.1 GCM et scénarios SRES retenus pour l'étude du climat futur 45
Tableau 4.2 Analyse fréquentielle des débits de pointe simulés pour les crues printanières en 2020 pour les scénarios de la famille A 55
Tableau 4.3 Analyse fréquentielle des débits de pointe simulés pour les crues printanières en 2080 pour les scénarios de la famille A 58
Tableau 4.4 Analyse fréquentielle des débits de pointe simulés pour les crues estivales et automnales en 2020 pour les scénarios de la famille A 61
Tableau 4.5 Analyse fréquentielle des débits de pointe simulés pour les crues estivales et automnales en 2080 pour les scénarios de la famille A 63
Tableau 5.1 Débits observés et simulés transposés à Ste-Martine pour les crues de 20 ans et 100 ans 69
Tableau 5.2 Résumé de l'analyse hydraulique pour les débits simulés des périodes de récurrence 20 et 100 ans 71
Tableau 5.3 Débits observés et simulés transposés à Ste-Martine pour les crues de 20 ans et 100 ans pour la période 2080 72
Tableau 5.4 Écarts entre les débits des périodes de récurrence 20 et 100 ans du CGCM3 AlBx pour la période 2100 et le passé simulé 74
IX
Tableau 5.5 Résumé de l'analyse hydraulique pour les débits des périodes de récurrence 20 et 100 ans de ECHAM4 A2 pour la période 2100 76
LISTE DES FIGURES
Page
Figure 1.1 Cycle hydrologique 5
Figure 1.2 Concentration atmosphérique des principaux GES 7
Figure 1.3 Différences observées de la température de surface, du niveau de la mer et de la couverture de neige dans l'hémisphère Nord par rapport à la période 1961-1990 8
Figure 1.4 Composition et mode de fonctionnement du GlEC 9
Figure 1.5 Représentation schématique des familles de scénarios du SRES 12
Figure 1.6 Évolution de la température moyenne mondiale pour les six scénarios
indicatifs SRES 13
Figure 1.7 Changement des débits fiuviaux, en pourcentage 15
Figure 2.1 Situation géographique du bassin versant de la rivière Châteauguay 18
Figure 2.2 Profil d'altitudse de la rivière Châteauguay 20
Figure 3.1 Courbe chronologique des débits des crues printanières observées 28
Figure 3.2 Courbe chronologique des débits des crues estivales et automnales
observées 28
Figure 3.3 Acceptation du test de Kendall 29
Figure 3.4 Analyse fréquentielle des crues printanières observées de la rivière Châteauguay (1959-2003) 32
Figure 3.5 Analyse fréquentielle des crues estivales/automnales observées de la
rivière Châteauguay (1959-2003) 34
Figure 3.6 Schéma conceptuel de l'algorithme de simulation du modèle HSAMI 38
Figure 3.7 Analyse fréquentielle des crues printanières simulées de la rivière Châteauguay (1959-2003) 41
Figure 3.8 Analyse fréquentielle des crues estivales et automnales simulées de la rivière Châteauguay (1959-2003) 43
XI
Figure 4.1 Diagramme de dispersion des changements de précipitation et de température moyenne pour le bassin versant de la rivière Châteauguay pour 2020 46
Figure 4.2 Diagramme de dispersion des changements de précipitation et de température moyenne pour le bassin versant de la rivière Châteauguay pour 2080 47
Figure 4.3 Grille des MCG sélectionnés et région de référence 48
Figure 4.4 Moyenne d'ensemble de la température maximale annuelle et des précipitations annuelles pour le modèle HadCM3 pour la période 2020 50
Figure 4.5 Répartition pluie/neige en fonction de la température de l'air à 2 m du sol et de l'humidité relative de l'air 52
Figure 4.6 Diagramme de dispersion des deltas des différents scénarios pour le printemps (janvier à mai) 2020 54
Figure 4.7 Hydrogrammes moyens des données simulées pour les crues printanières en 2020 pour les scénarios de la famille A 56
Figure 4.8 Diagramme de dispersion des deltas des différents scénarios pour le printemps (janvier à mai) 2080 57
Figure 4.9 Hydrogrammes moyens des données simulées pour les crues printanières en 2080 pour les scénarios de la famille A 59
Figure 4.10 Diagramme de dispersion des deltas des différents scénarios pour l'été et l'automne (juin à novembre) 2020 60
Figure 4.11 Hydrogrammes moyens des données simulées pour les crues estivales et automnales en 2020 pour les scénarios de la famille A 61
Figure 4.12 Diagramme de dispersion des deltas des différents scénarios pour l'été et l'automne (juin à novembre) 2080 62
Figure 4.13 Hydrogrammes moyens des données simulées pour les crues estivales
et automnales en 2080 pour les scénarios de la famille A 64
Figure 5.1 Secteur de la rivière utilisé pour l'étude hydraulique 68
Figure 5.2 Graphique de la hauteur d'eau et de la profondeur critique générées par les débit de 20 et 100 ans, tel que simulés par HSAMI 70
XII
Figure 5.3 Graphique de la hauteur d'eau et de la profondeur critique générées par les débits du scénario CGCM3r A IBx pour les crues de 20 et 100 ans 73
Figure 5.4 Graphique de la hauteur d'eau et de la profondeur critique générées par les débits du scénario ECHAM4 A2 pour les crues de 20 et 100 ans pour la période 2080 75
Figure 5.5 Cartographie des plaines inondables pour les débits simulés de 20 et 100 ans 78
Figure 5.6 Cartographie des plaines inondables pour les débits futurs de 20 et 100 ans du CGCM3 Alx 79
Figure 5.7 Cartographie des plaines inondables pour les débits futurs de 20 et 100 ans de ECHAM4 A2 80
Figure 6.1 Comparaison pour le Québec entre un MCG et un MRC pour : a) leur masque Terre-mer, b) la topographie 85
LISTE DES ABREVIATIONS, SIGLES ET ACRONYMES
APDA Arctic Précipitation Data Archive
CEHQ Centre d'expertise hydrique du Québec
CMP Crue maximale probable
CO2 Dioxyde de carbone
Env Can Environnement Canada
ETP Évapotranspiration Potentielle
GCM Global Climate Model
GES Gaz à effet de serre
GEV Loi des Extrêmes Généralisés
GIEC Groupe d'experts Intergouvernemental sur l'Évolution du Climat
HEC Hydrologie Engineering Eenter
IREQ Institut de recherche en énergie du Québec
MCG Modèles de circulation générale
MDT Modèle numérique de terrain
MRC Modèles régionaux de climat
MRCC Modèle régional du climat canadien
NCDC National Climatic Data Denter
OMM Organisation Météorologique Mondiale
PNUE Programme des Nations Unies pour l'Environnement
RAS River Analysis System
SRES Spécial Report on Emission Scénarios
LISTE DES SYMBOLES ET UNITÉS DE MESURE
Longueur
mm Millimètre cm Centimètre m Mètre km Kilomètre
Aire
km- Kilomètre carré (= 1 000 000 m')
Temps
s Seconde (unité de temps)
Calorifique
°C Degré Celcius (unité de température)
Volume
m^ Mètre cube
Vitesse m/s Mètre par seconde
Débit
m /s Mètre cube par seconde
INTRODUCTION
Un large consensus scientifique est maintenant établi en ce qui a trait aux changements
climatiques. En effet, le dernier rapport du groupe d'experts intergouvememental sur
l'évolution du climat (GIEC) a établi clairement que les activités anthropiques ont une
incidence sur l'évolution du climat (IPCC, 2007). La problématique n'est pas simple, car le
changement climatique se produit à l'échelle du globe, sur une longue période (jusqu'à
plusieurs siècles) et fait intervenir des interactions complexes entre des processus
climatiques, environnementaux, économiques, politiques, institutionnels, sociaux et
techniques. La Terre est un système complexe et dynamique et les êtres humains ne
peuvent prétendre qu'à une très mince compréhension de tous les tenants et aboutissants de
ce système. Tout indique que les impacts sur le régime hydrologique pourront s'avérer
critiques et demanderont des modifications tant au niveau de la gestion de la ressource
hydrique que dans la conception d'ouvrages d'ingénierie. Une meilleure connaissance des
impacts potentiels permettra donc de prendre aujourd'hui des décisions éclairées qui auront
des conséquences sur plusieurs dizaines d'années.
Les coiàts engendrés par les dommages dus aux événements climatiques ne cessent de
croître (Brooks et al, 2001), que ce soit pour le simple citoyen, en passant par les
compagnies d'assurance qui voient les indemnisations augmenter, que pour les différentes
instances publiques. De plus. Stem publiait en 2006 (Stern, 2006) une étude économique où
il chiffrait à 7000 milliards de dollars le coût global engendré par les changements
climatiques si aucune action n'était prise. Ce montant pourrait être grandement diminué et
évalué à 1% du produit intérieur brut annuel de chaque pays si des mesures efficaces étaient
prises pour aider l'adaptation. Les répercussions prévues du changement climatique sur les
ressources hydriques et les activités socio-économiques du Québec seront potentiellement
considérables. En effet, les ressources hydriques sont un pilier de l'économie québécoise
du fait de l'importance de la production hydroélectrique et de son faible coût de production.
Déjà, les inondations affectent une majorité de municipalités riveraines et génèrent des
coûts de 10 à 15 millions de dollars pour les indemnisations par année aux Québécois, d'où
l'importance d'appréhender et de quantifier les impacts de ces changements et de planifier
une adaptation pour les minimiser ou même en tirer profit. La modélisation, malgré ses
incertitudes, reste un des seuls moyens d'appréhender le futur et de pouvoir s'y préparer
adéquatement.
Ce mémoire vise à évaluer l'impact des changements climatiques sur les plaines inondables
du bassin versant de la rivière Châteauguay (2543 km^) au Québec. Tout d'abord, le calcul
de la genèse des crues est effectué à l'aide du modèle hydrologique HSAMI (Fortin, 2000),
développé à Hydro-Québec. Le modèle est calé et validé en continu en utilisant une
météorologie moyenne provenant d'observations météorologiques relevées sur plusieurs
stations du bassin et en proximité du bassin entre 1959 et 2003. Le modèle est calé pour
deux types de crues, soit les crues printanières et les crues survenant en période estivale et
automnale. L'analyse fréquentielle de crue a été utilisée comme outil principal pour juger
de la qualité des simulations. Par la suite, neuf projections de changement climatique issues
de quatre modèles de circulation générale (MCG) ont été utilisées pour obtenir des séries
futures. Les périodes centrées sur 2020 et 2080 ont été étudiées. Des analyses
fréquentielles sont faites à nouveau afin de comparer les projections futures au passé simulé.
Les débits de pointe de crue obtenus à l'aide de la modélisation hydrologique sont ensuite
convertis en niveaux d'eau à l'aide du modèle hydraulique HEC-RAS. L'analyse
hydraulique porte sur un tronçon de 6 km situé en amont de Ste-Martine. Finalement, deux
scénarios engendrant des résultats très différents sont utilisés pour générer une cartographie
des plaines inondables.
Le rapport est divisé en six chapitres. Tout d'abord, une revue de littérature traite des
différents thèmes abordés dans ce travail. En premier lieu, le cycle hydrologique est abordé,
puis une revue des connaissances sur la modélisation est faite. Une synthèse des
connaissances sur les changements climatiques et sur la modélisation climatique est ensuite
présentée. Le lien entre les inondations, les changements climatiques et les événements
extrêmes vient conclure la revue de littérature. Le deuxième chapitre présente le bassin
versant de la rivière Châteauguay. Une description du territoire, la problématique des
inondations sur le bassin versant ainsi que les données météorologiques et hydrométriques y
sont présentées. La méthodologie pour la génération d'une météorologie moyenne à
l'échelle du bassin y est également abordée. Le chapitre trois présente les différentes étapes
de calage et de validation du modèle hydrologique. Par la suite, les résultats des analyses
de fréquences des crues printanières et des crues estivales et automnales sont exposés ainsi
qu'une comparaison entre les données simulées par le modèle et les observations. Le
chapitre quatre présente premièrement la méthodologie sélectionnée pour l'obtention des
projections futures. Deuxièmement, les résultats des analyses fréquentielles des différentes
projections sont présentés pour les périodes centrées sur 2020 et 2080. Le chapitre 5 aborde
la modélisation hydraulique du tronçon de Ste-Martine ainsi que les deux scénarios utilisés
pour produire une cartographie des plaines inondables. Le chapitre 6 propose une
discussion sur les résultats ainsi qu'une analyse critique de la méthode en exposant les
différentes sources d'incertitudes du projet. La conclusion souligne les principaux résultats
de l'étude et propose des recommandations.
CHAPITRE 1
REVUE D E L A LITTERATUR E
1.1 Modélisatio n hydrologiqu e
Penman (1961) a défini l'hydrologie comme étant la science qui cherche à comprendre ce
qu'il advient de la précipitation. La modélisation hydrologique est donc employée pour
comprendre les interactions dynamiques entre le climat et l'hydrologie de surface (Singh et
Woolhiser, 2002). Les applications de la modélisation hydrologique sont nombreuses :
gestion de plaines inondables, système de prévision des crues, dimensionnement d'ouvrages
hydrauliques, l'optimisation de la production hydro-électrique etc. La section suivante
présente les éléments particuliers à la modélisation hydrologique.
1.1.1 Cycle hydrologique
Le cycle de l'eau est un concept qui englobe tous les phénomènes du mouvement et du
renouvellement des eaux sur Terre. L'eau, élément essentiel à la vie, se présente sous trois
formes : liquide, solide ou gazeuse. Ces trois états sont présents simultanément dans
l'atmosphère et le changement d'un état à un autre, ainsi que le transport de l'eau et son
emmagasinement, constituent la base du cycle hydrologique. Le cycle de l'eau est un
processus dynamique et la circulation de l'eau entre l'atmosphère et la Terre est alimentée,
en tout premier lieu, par l'énergie du Soleil. En effet, «le rayonnement solaire, par son
apport énergétique assure le maintien du mouvement de l'eau conjointement avec
l'accélération gravitationnelle» (Anctil et al, 2005). D'autres sources d'énergie
entretiennent ce mouvement : l'attraction lunaire, les activités biologiques, les forces
intermoléculaires, etc.
Sous l'effet du rayonnement solaire l'eau s'évapore des océans, du sol et des eaux de
surface. Cet air humide se déplace librement suivant les mouvements des masses d'air qui
sont dus à des phénomènes de convection et d'advection. Avec des conditions de
condensation favorables, les nuages ainsi formés restituent l'eau emmagasinée aux océans et
aux continents. Lorsque l'eau de la pluie n'est pas interceptée par les végétaux, elle peut
soit s'infiltrer dans le sol par percolation jusqu'à la nappe souterraine, s'évaporer, misseler
ou être emmagasinée temporairement à la surface sous forme de neige ou de glace. L'eau
peut également être emmagasinée provisoirement dans le sol sous fonne sa forme liquide
(humidité dans le sol) disponible pour les racines des plantes. Les végétaux restituent à
l'atmosphère une partie de cette eau absorbée via la transpiration. La figure 1.1 illustre le
cycle hydrologique.
Figure 1.1 Cycle hydrologiqiie. (Tiré d'Environnement Canada, 2004)
Le cycle hydrologique est caractérisé par l'interdépendance de toutes ses composantes, par
sa stabilité et par son équilibre dynamique (Musy, 2005). C'est donc dire qu'en influençant
une partie du cycle hydrologique c'est tout le processus qui est perturbé. Les perturbations
anthropiques du cycle hydrologique sont nombreuses : constmction de barrages et de
réservoirs, utilisation et transport de l'eau pour des fins industrielles, irrigation, drainage,
urbanisation etc. Les changements climatiques influencent également le cycle hydrologique
(IPCC, 2007) et celui-ci module le climat de manière fondamentale via une mulfitude
d'interactions complexes (Peixoto et Oort, 1992; Music et Caya, 2007).
1.1.2 Classificatio n de s modèles hydrologique s
On distingue deux grands types de modèles hydrologiques : les modèles probabilistes et
déterministes. Les modèles probabilistes donnent un portrait statistique de la réponse du
bassin versant via la probabilité d'occurrence des valeurs des variables étudiées (Unesco-
OMM, 1992). L'ordre dans lequel ces valeurs surviennent dans le temps n'est pas
important. Les modèles probabilistes se subdivisent en modèles statistiques et en modèles
stochastiques. Les modèles statistiques utilisent des variables statistiquement indépendantes
alors que les modèles stochastiques se basent sur l'analyse de données statistiquement
dépendantes. Aucune connaissance de la physique des phénomènes n'est directement
utilisée pour bâtir de tels modèles, mais plus la série chronologique utilisée pour l'analyse
est longue plus les modèles probabilistes sont robustes.
Les modèles déterministes, dits conceptuels, sont des représentations mathématiques
simplifiées des éléments du cycle hydrologique (Singh et Woolhiser, 2002). En général, les
modèles conceptuels sont conçus pour des applications particulières et ne contiennent pas
tous les éléments du cycle hydrologique, ce qui se répercute sur l'architecture et la structure
du modèle (Singh et Woolhiser, 2002). Les modèles conceptuels peuvent être classés selon
leur discrétisation temporelle. En effet, les modèles événementiels visent à reproduire la
réponse du bassin versant en terme de débits lors d'un événement pluvieux et nécessitent de
préciser l'état initial du bassin. Les modèles en continu permettent de suivre l'évolution des
variables étudiées sur une longue période de temps et intègrent d'avantage d'éléments du
cycle hydrologique (Leconte, 1999). La représentation spatiale du bassin dans le modèle
distingue également les modèles déterministes entre eux. Les modèles globaux considèrent
le bassin versant comme une entité unique et ne tiennent pas compte de l'hétérogénéité du
bassin. À l'inverse, les modèles distribués prennent en compte la variabilité spatiale des
processus et des caractéristiques du bassin versant. Le découpage spatial peut être fait en
sous bassins homogènes ou en un maillage régulier ou quelconque.
1.2 Science du changement climatique
L'Organisation météorologique mondiale (OMM) a défini le climat comme étant
l'ensemble des paramètres statistiques de la distribution des variables météorologiques sur
une période de 30 ans. Le climat est un facteur clé dans la détermination des caractéristiques
des systèmes naturels et gérés (Rosenzweig et al, 2007) et son infiuence se fait sentir sur les
processus hydrologiques qui sont directement tributaires des températures et des
précipitations. Au fil du temps, les connaissances sur les changements climatiques et la
confiance en celles-ci deviennent de plus en plus grandes et mettent en évidence que les
activités humaines ont bel et bien un impact sur le climat mondial (IPCC, 2007). La
production massive de gaz à effet de serre (GES) et d'aérosols due à l'industrialisation des
pays est idenfifiée comme responsable. Le dioxyde de carbone (CO2) de source anthropique
est le GES qui est produit en plus grande quantité. En effet, les émissions mondiales de CO2
ont augmenté de 80% entre 1970 et 2004 (IPCC, 2007) tel que l'indique la figure 1.2.
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Figure 1.2 Concentration atmosphérique des principaux GES. (Tiré de GIEC, 2001)
Cette élévation des concentrations des GES et des aérosols a un impact direct sur la
température de la terre (IPCC, 2007). En effet, entre 1906 et 2005, la moyenne de la
température mondiale s'est élevée de 0.74°C et le réchauffement est particulièrement
marqué dans l'hémisphère Nord (figure 1.3) (IPCC, 2007). L'élévaUon du niveau de la mer,
consistante avec l'augmentation des températures, a progressé à un taux de 1.8 mm/an
depuis 1961 et s'est accélérée depuis les années 90 avec une progression de 3.1 mm/an
depuis 1993 (IPCC, 2007).
î î *" E
(a) Global average surface température
(c) Northern Hémisphère snow cover
14.5
14.0.
135
P S
40
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1890 1900 >ter
1990 2000
Figure 1. 3 Différences observées de la température de surface, du niveau de la mer et de la couverture de neige dans l'hémisphère Nord par rapport à la période 1961-1990 .
(Tiré de IPCC, 2007)
1.2.1 Le groupe d'experts intergouvernementa l su r l'évolution d u climat
C'est lors de la première Conférence mondiale sur le climat en février 1979 que les
premières préoccupations quant aux changements climatiques dus aux activités humaines
surgissent au sein de la communauté scientifique internationale. Créé en 1988 par
rOrganisafion Météorologique Mondiale (OMM) conjointement avec le Programme des
Nations Unies pour l'Environnement (PNUE), le GlEC a pour mission de fournir des
rapports de synthèse clairs et objectifs sur l'état des connaissances scientifiques sur le
changement climatique. Ses évaluations sont principalement fondées sur des publicafions
scientifiques et techniques dont la valeur scientifique est reconnue. Le GIEC se compose de
quatre groupes de travail dont l'organisation est montrée à la figure 1.4.
' ^ • % % 9 .( f ¥*/ 1^ ^ OMM PNUE
Assemblée plénièr e d u GIEC
Bureau du CIEC
Croupe de travail I
Croupe de travail II
Croupe de travail III
Les éléments • Conséquences ,
Equipe spéciale pour les
Inventaires nationaux
scientifiques • vulnérabilit é et • d'atténuatio n • d e gaz à effet I adaptatio n | | d e serre
Auteurs - Collaborateur s - Examinateur s - Réviseur s - Spécialiste s
Figure 1.4 Composition et mode de fonctionnement du GIEC. (Tiré de IPCC, 2007)
Jusqu'à aujourd'hui le GIEC a élaboré quatre rapports de synthèse (1990, 1995, 2001, 2007)
portant sur les changements climatiques et leurs répercussions et il a été un élément moteur
lors des discussions qui ont abouti sur le protocole de Kyoto en 1997.
10
1.2.2 Les modèles de circulation générale
Dès 1920, un chercheur anglais tente de résoudre numériquement les équations de la
mécanique des fiuides pour prévoir les conditions atmosphériques aux six heures. Les
résultats furent décevants dû au manque de moyens de calcul appropriés et il faudra attendre
l'apparition des ordinateurs, dans les années 50, pour qu'il y ait une évolution marquée
dans le domaine de la modélisation climatique. Le développement des MCG se généralise
vers le début des années 80.
La modélisation climatique constitue le principal outil de travail qui permet d'anticiper les
caractéristiques et l'ampleur des changements climatiques ainsi que leur répercussion
(IPCC, 2007). En effet, l'utilisation des MCG permet de simuler la circulation
atmosphérique à grande échelle et ainsi de reproduire les principales caractéristiques de la
distribution et de l'évolution du climat à la surface du globe. Gachon (2000), dans un article
de vulgarisation, résume ce que sont les MCG :
Ils «incorporent la plupart des processus essentiels au maintien de la circulation générale de l'atmosphère. Ils reposent sur des équations mathématiques qui permettent de décrire les processus dynamiques, liés à l'écoulement atmosphérique, et aux processus physiques, liés aux échanges de masse, d'énergie et de quantité de mouvement dans l'atmosphère et à l'interface atmosphère/océan, atmosphère/glace marine et atmosphère/biosphère. Ces équations sont issues des lois fondamentales de la mécanique des fiuides et de la thermodynamique, ainsi que de formulations empiriques pour représenter certains processus physiques.» (Gachon, 2000, p. 18)
L'augmentation rapide de la puissance de calcul des ordinateurs a permis de réaliser des
simulations sur plusieurs décennies et d'utiliser des résolutions horizontales et verticales
plus élevées qu'auparavant. Cependant, malgré cette amélioration, la résolution
horizontale des MCG reste faible et ne permet pas d'évaluer adéquatement, à partir des
sorties brutes des MCG, des processus locaux, notamment les processus hydrologiques
(IPCC, 2007). Des méthodes de régionalisation doivent donc être employées pour les
11
études régionales (voir section 1.2.4). Dans le but de mieux représenter les processus de
fines échelles sur une région, une approche complémentaire aux MCG a été développée
dans les années 80. En effet, les Modèles Régionaux de Climat (MRC) ont une résolution
horizontale de 5 à 25 fois plus élevée que celle des MCG, mais ne couvrent qu'une partie du
globe. Ces modèles à aire limitée utilisent la même physique que les MCG, mais puisque
le domaine d'intégration est réduit ils ont besoin de données à l'extérieur de celui-ci
(conditions aux frontières). Ces données sont généralement fournies par des MGC, par des
observations ou par des réanalyses. Les MRC peuvent être des outils performants pour les
études hydrologiques, mais cela dépend de la capacité du modèle à bien simuler le cycle
hydrologique ainsi que de la qualité des données utilisées comme conditions aux frontières
du domaine (Music et Caya, 2007).
1.2.3 Scénario s de changement climatiqu e
Le développement rapide des MCG et MRC dans les années 80 est grandement attribuable
au besoin d'évaluer l'effet de l'augmentation des GES sur l'évolution du climat pendant le
21* siècle. Pour fins de comparaison des résultats entre les différents modèles, des scénarios
de changement climatique ont été développés par le GIEC. En 2000, le GlEC a publié la
dernière version du Spécial Report on Emission Scénarios (SRES) qui décrit 40 scénarios
d'évolution des concentrations des GES (Nakicenovic et al., 2000).
12
SRES Scénarios
Régional
'"'ng For'-''
Figure 1. 5 Représentation schématique des familles de scénarios du SRES. (Tiré de Nakicenovic et éd., 2000)
Quatre familles se distinguent au sein des 40 scénarios SRES soit: Al, A2, Bl et B2.
Chaque scénario représente un fiatur plausible qui repose sur l'évolution anticipée des
conditions démographiques, de la croissance économique, des systèmes énergétiques
employés, des changements dans l'occupation du sol et de l'évolution de la technologie
(voir figure 1.5). Sur les quarante scénarios SRES, six scénarios ont été choisis par le
GIEC à titre indicatif La figure 1.6 présente l'évolution des températures à l'échelle
planétaire selon ces six scénarios d'augmentation de concentrafions de GES. Comme le
démontre la figure 1.6, une large incertitude (zone grise) est associée aux scénarios quant à
l'ampleur de l'accroissement de température d'ici 2100, de là l'utilité de sélecfionner
plusieurs scénarios pour les éttides d'impacts.
13
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L?s bares inciquent l'ensemble des résultats
obtenus sar plusieurs nodèles pour 210Û
Figure 1. 6 Évolution de la température moyenne mondiale pour les six scénarios indicatifs SRES.
(Tiré de GIEC, 2001)
\.1A Méthodes de mise à l'échelle des scénarios
La régionalisation des scénarios de changement climatique issus des MCG est un problème
prépondérant si on veut atteindre des échelles spattales compatibles avec les éttides d'impact
qui se font généralement à une échelle locale (Somot, 2005; Barrow et al, 2004). L'idée est
donc de construire des modèles capables d'atteindre une résolufion plus fine sur la partie du
globe que l'on veut étudier, tout en maintenant une bonne représentation des phénomènes à
l'échelle globale. Le but de la régionalisation est généralement d'augmenter la confiance
des projecfions (Barrow et al, 2004). Pour ce faire, deux classes de méthodes peuvent être
employées : la mise à l'échelle statisfique ou la mise à l'échelle dynamique.
La première classe fait appel à des techniques statistiques qui consistent à tenter de relier les
variables de grande échelle aux variables climatiques régionales ou locales en détenninant
un modèle statistique (générateurs de climat, fonctions de transfert, etc) (Barrow et al,
2004; Planton, 2002). Dans le cadre de cette recherche, la méthode des deltas a été
14
employée et la méthodologie utilisée est expliquée à la section 4.1.4. La méthode des deltas
est une méthode hybride qui utilise l'approche statistique et dynamique. Outre le fait que
les méthodes statistiques sont peu coiiteuses et relativement faciles à mettre en œuvre, le
principal avantage reste qu'elles utilisent des observations existantes à l'échelle régionale
ou locale (Planton, 2002). Par contre, elles s'appuient sur la pérennité des liens statistiques
entre des variables d'échelles différentes en posant l'hypothèse que les lois de distribution
de probabilité du climat présent restent valables dans les conditions climatiques futures. Or
cette stabilité n'est pas assurée. La deuxième classe de méthodes, appelées mise à l'échelle
dynamique, fait appel aux MRC. Ce type de méthode est très coûteux à mettre en œuvre
(Barrow et al, 2004; Planton, 2002), mais il a l'avantage de représenter les variables
climatiques et les forçages naturels ou anthropiques à une échelle plus fine (Planton, 2002).
1.3 Inondations , changements climatiques et événements extrêmes
Depuis près d'une décennie, l'impact des changements climatiques sur l'hydrologie des
bassins versant est étudié au niveau mondial. En 2001, Arora et Boer (2001) publiaient une
étude sur l'impact des changements climatiques sur le débit annuel de 23 grands bassins
fiuviaux à travers le monde. Une diminution des débits moyens ainsi que des débits
extrêmes annuels est observée de façon générale dans l'hémisphère sud de la planète, alors
qu'au nord on note des augmentations qui pourraient atteindre plus de 60%. Ils ont
également noté des augmentations significatives pour certains des bassins des latitudes
moyennes à élevées et d'importantes baisses pour la plupart des bassins des latitudes
moyennes comme le montre la figure 1.7. En 1997, une étude pancanadienne (Bergeron,
1997), fait état des principaux impacts appréhendés. Ainsi, la fonte des neiges serait
devancée partout, créant un devancement des crues printanières. Les températures plus
clémentes auront également pour effet d'augmenter l'évapotranspiration diminuant du
même coup l'humidité au sol et les niveaux des nappes souterraines et des plans d'eau.
-10(1 lin -(:,( i -40 111 I I 2(1 41 1 (J O !> 0
Figure 1.7 Changement des débits fiuviaux, en pourcentage. (Tiré de Arora et Boer, 2001)
15
La variation des extrêmes climatiques est cependant l'impact le plus important et le plus
largement accepté par la communauté scientifique. Nombre d'études ont démontré qu'une
modification à la moyenne et à la variabilité des températures du globe entraînera
vraisemblablement une modification à la fréquence et à l'intensité des événements extrêmes
(Zwiers et Kharin, 1998). Avec les résultats combinés des différentes études, on peut donc
comprendre l'importance d'étudier les impacts des changements climatiques sur les
inondations. Des études similaires faites sur le bassin, seront traitées au chapitre 2.
CHAPITRE 2
BASSIN VERSANT DE LA RIVIERE CHATEAUGUA Y
Chaque bassin versant a un régime hydrologique différent qui est influencé par des
caractéristiques telles la topographie, le type de sol, la superficie du bassin, le type de climat
qui y prévaut, etc. 11 est donc nécessaire d'avoir une bonne connaissance des
caractéristiques du territoire étudié afin que la modélisation hydrologique représente bien la
réponse du bassin versant à la précipitation. Ce chapitre présente les principaux facteurs qui
peuvent influencer la réponse hydrologique du bassin versant de la rivière Châteauguay.
Après une description sommaire du territoire, la problématique des inondations sur la rivière
est abordée. Les données hydrométéorologiques utilisées pour la génération d'une
météorologie à l'échelle du bassin versant sont également passées en revue.
2.1 Descriptio n du territoire
Situé au Sud-Ouest de Montréal, le bassin versant de la rivière Châteauguay draine une
superficie de 2543 km" et est traversé par la frontière canado-américaine au 45°N parallèle.
Près de 43% du bassin se trouve dans l'état de New York aux États-Unis avec une superficie
de 1085 km" et un périmètre de 339 km. Prenant sa source dans l'Upper Châteauguay Lake,
situé dans la chaîne de montagne des Adirondacks et se jetant dans le fleuve St-Laurent
dans le secteur du lac St-Louis, le bassin versant est caractérisé par deux types de
topographie. En effet, à sa source le relief est montagneux et plus on approche du Québec
plus le relief s'aplanit en rejoignant les Basses Terres du St-Laurent jusqu'au Fleuve St-
Laurent. Cette plaine est caractérisée par des altitudes ne dépassant pas 30 m le long du
fleuve St-Laurent. De sa source, alimentée par les eaux de ruissellement des Adirondacks,
la rivière traverse 121 km dont 68 km au Québec jusqu'à son embouchure.
17
Le bassin est beaucoup plus peuplé dans sa partie québécoise que dans sa partie américaine
et le développement résidentiel s'est fait de manière un peu erratique vers les années 1960
sans préoccupation particulière pour les inondations. Au niveau des Basses Terres du St-
Laurent, le territoire est occupé en grande majorité par des terres agricoles et par de la forêt
qui couvrent respectivement près de 72% et 26% de la superflcie (Simoneau, 2007). La
portion québécoise est une importante zone maraîchère pour le Québec. Le sud du bassin
est composé en grande majorité d'un couvert forestier dense dominé par les conifères.
Vingt-sept municipalités et une réserve indienne se partagent le territoire au Québec et plus
de 50% de la population habite dans trois villes : Châteauguay, Mercier et Saint-Rémi. La
taille des autres municipalités est très restreinte, avec une population dépassant rarement
3000 habitants.
Les principaux tributaires de la rivière Châteauguay, en ordre d'importance, sont la rivière
des Anglais, la rivière Trout et la rivière aux Outardes. Le sous-bassin de la rivière des
Anglais draine 29% du territoire avec une superficie de 727 km . Le drainage est contrôlé
par le fieuve St-Laurent à l'échelle régionale sur la partie le plus en aval du bassin versant.
La figure 2.1 montre une carte du bassin versant.
18
STATiON D E .lAUGrAG E
Î^Ql.S-BASSI'
Figure 2.1 Situation géographique du bassin versant de la rivière Châteauguay. (Tiré d' Awadallah, 1999)
19
2.2 Problématiqu e de s inondation s su r la rivièr e Châteaugua y
La problématique des inondations est récurrente sur ce bassin, tout particulièrement au
printemps, mais également en été et en automne. En effet, la majorité des rivières situées
au nord du bassin débordent pratiquement à chaque année, tout particulièrement la rivière à
la Truite et aux Outardes (Breton, 1999). Ces débordements peuvent être importants et
touchent principalement les champs agricoles, mais également les routes et les bâtiments
situés en zone inondable (fermes, bâtiments municipaux, habitations).
Les crues printanières sont sous haute surveillance puisqu'un grand volume d'eau, dégelée
par un printemps plus hâtif aux Etats-Unis, arrive dans la partie québécoise alors que celle-
ci est toujours gelée, causant embâcles et inondations. La figure 2.2 présente le profil
d'altitudes du bassin versant.
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Figure 2.2 Profil d'altitudse de la rivière Châteauguay. (Tiré de Desmeules et Gélinas, 1981)
Le profil d'altitudes montre la topographie de la rivière. À sa source la pente est
importante, soit de 8,9 m/km pour ensuite passer à une pente beaucoup plus faible de 0,4
m/km (Roy, 2000). Il arrive également que la rivière sorte de son lit en saison estivale ou
automnale lorsqu'il y a des précipitations intenses sur le bassin versant. Les inondations sur
la rivière Châteauguay surviennent principalement entre les municipalités Athelstan et
Huntingdon, toutes deux situées au Québec. En effet, à la hauteur de Huntingdon la rivière
effectue un virage à 90° vers le nord-est, ce qui favorise la formation d'embâcles et
d'inondations. Les régions de Ste-Martine et de Châteauguay sont également parfois
victimes de débordement.
La crue printanière représente environ 40% de l'écoulement annuel de la rivière (Roy,
2000) et le débit moyen de la rivière a été évalué à 40 mVs (Awadallah et al, 1999). Un
système de prévision des crues subites de la rivière Châteauguay a été proposé (Lavallée.
21
2000) afin de protéger les personnes et les biens. Des prévisions de débits à l'exutoire du
bassin sont également disponibles via le CEHQ. Des études précédentes (Mareuil, 2005 ;
Roy, L., 2000) ont évalué l'impact des changements climatiques sur les crues estivales et
automnales ainsi que printanières. En 1999, Awadallah et al. effectuait une analyse
statistique des données hydrométriques et arrivait à la conclusion qu'aucune tendance
n'était observée dans la fréquence des inondations. Les données utilisées s'arrêtaient
cependant en 1995 et deux crues importantes ont eut lieu depuis cette époque, ce qui
pourrait avoir un impact sur la tendance des crues importantes sur le bassin. De plus, deux
études indiquent que chaque crue cause des dommages de plus en plus importants. (Brissette
et al, 2003; Bouillon et al, 1999), Une urbanisation mal planifiée en zone inondable est
une possibilité évoquée.
2.3 Donnée s hydroclimatique s
Afin de bien représenter la réalité, tout modèle a besoin d'un nombre suffisant
d'observations de qualité pour caler et valider les simulations. Les sections suivantes
présentent les stations météorologiques et hydrométriques retenues ainsi que la préparation
de la météorologie à l'échelle du bassin.
2.3.1 Station s météorologiques et hydrométriques retenue s
Dans les études précédentes (Mareuil, 2005; Roy, 2000), le peu de données observées pour
la partie américaine du bassin ont laissé supposer que certains événements, notamment aux
niveaux des précipitations, étaient mal représentés. Dans le but d'améliorer la couverture
dans le sud du bassin, plusieurs stations en provenance des États-Unis ont été ajoutées. Les
données météorologiques quotidiennes de la portion canadienne du bassin proviennent
d'Environnement Canada (Env Can) et celles de la portion américaine ont été obtenues via
le National Climatic Data Center (NCDC). Le tableau 2.1 présente les stations
météorologiques retenues.
70
Tableau 2.1
Stations météorologiques retenues dans le cadre de l'étude
Sta
tion
s m
étéo
rolo
giqu
es
Numéro
7023075 7023240 7025745 7026836
7027040 7027540
301401 301966 304647 301387
Nom HEMMINGFORD FOURWINDS HUNTINGDON ORMSTOWN STE-ANICET STE CLOTHILDE CDA STE MARTINE CHAZY DANNEMORA LAWRENCEVILLE CHASMFALLS
Latitude (°)
45.07 45.05 45.12
45.133
45.17 45.22 44.83 44.72 44.72 44.75
Longitude (°)
-73.72 -74.17 -74.05 -74.21
-73.68 -73.85 -73.43 -73.72 -73.75 -74.21
Elévation (m)
61 49 46 53
56 38 52
408 152 323
Source
Env Can Env Can Env Can Env Can
Env Can Env Can NCDC NCDC NCDC NCDC
La variable à modéliser est le débit à l'exutoire et il est nécessaire de pouvoir comparer les
résultats simulés à des valeurs obtenues sur le terrain pour juger de la qualité du modèle. La
station de jaugeage des débits quotidiens ufilisée dans le cadre de cette étude est située près
de l'exutoire du bassin-versant, à 4.35 km en amont du pont-route 132 (030905). C'est
donc avec ces mesures de débits que la comparaison entre les débits simulés et observés
sera faite.
2.3.2 Préparation d'une météorologie à l'échelle du bassin
Règle générale, le bassin-versant est utilisé comme unité géographique afin d'analyser tous
les phénomènes se rattachant au cycle de l'eau. 11 est donc souhaitable d'avoir un réseau de
mesure des précipitations dense et bien distribué sur tout le bassin-versant afin d'avoir une
bonne représentation spatiale de la lame d'eau tombée. Les contraintes locales et tout
particulièrement les contraintes financières font souvent en sorte que certaines parties du
bassin versant sont très bien représentées alors que d'autres ne le sont pas.
23
Dans le cadre de cette recherche, le modèle hydrologique utilisé, qui est expliqué en détails
à la section 3.3 du mémoire, nécessite de créer une météorologie représentative des
conditions climatiques moyennes du bassin-versant. Plusieurs techniques existent pour
passer des mesures ponctuelles à une estimation des précipitations à l'échelle du bassin-
versant. On utilise couramment des calculs de moyennes et différentes méthodes
d'interpolation. La méthode des polygones de Thiessen a été employée pour générer une
météorologie à l'échelle du bassin versant. C'est la méthode la plus couramment utilisée,
car elle est facile à mettre en œuvre et elle donne généralement de bons résultats, en
particulier quand le réseau de mesure est dense et bien distribué. Chaque station
météorologique présente sur le bassin est considérée et a sa propre zone d'infiuence. Pour
déterminer la zone d'influence, il faut procéder ainsi : relier entre elles, par des droites, les
stations adjacentes. Ensuite, on élève des droites perpendiculaires au milieu de chaque
droite et ce sont l'intersection de ces droites perpendiculaires qui détermineront les
polygones. C'est l'aire de cette territoire appartenant au bassin versant, en pourcentage, qui
établit le facteur de pondération de la valeur locale. La précipitation moyenne pour le
bassin est alors :
P „ . o y = ^ ^ - ^ (2.1 )
OÙ /*,„ovest la précipitation moyenne sur le bassin, A est l'aire totale du bassin (=Z A,),
P, est la précipitation enregistrée à la station i et A, est la superficie du territoire associée à la
station i. Dans le cadre de cette étude, la détermination des valeurs de pondération s'est fait
à l'aide d'un script développé par Georges-Etienne Desrochers de l'institut de recherche en
énergie du Québec (IREQ) et adapté par Marie Minville à l'ÉTS. Le programme a été
conçu pour fonctionner avec des données dans le format utilisé par Environnement Canada
et un formatage préalable est donc nécessaire pour les données provenant des États-unis. Il
suffit de fournir les variables température minimale (°C), température maximale (°C),
hauteur de pluie (cm) et équivalent en eau de la neige (cm) pour chaque station, les
positions géographiques de celles-ci et la définition du contour du bassin versant. Le
24
programme calcule alors pour chaque journée et pour chaque variable un patron de
distribution pour établir la météorologie moyenne. Les différents patrons de distribution de
la variable température maximale, tels que calculés par la méthode des polygones de
Thiessen, sont fournis en annexe 1.
2.3.3 Choi x de s périodes de calage e t de validatio n
Le calage et la validation d'un modèle sont des passages obligés. En effet, puisque les
modèles sont généralement des approximations mathématiques de la réalité et que les
données utilisées sont imprécises, il est nécessaire de caler et de valider le modèle (Leconte,
1999). 11 faut également avoir une plage de données suffisamment longue pour que le calage
et la validation du modèle soient efficaces et que le modèle représente bien la réalité. Dans
le but de limiter la part d'erreurs provenant des données météorologiques, la période d'étude
a été sélectionnée pour que presque toutes les stations soient en opération en même temps
pour obtenir une climatologie moyenne représentative de tout le bassin. La plage étudiée
commence 1' ' janvier 1959 et se termine le 31 octobre 2003. Sur les 43 années utilisées, les
vingt premières ont servi au calage et les 23 dernières à la validation du modèle.
CHAPITRE 3
MODELISATION HYDROLOGIQU E DE S CRUE S PRINTANIERE S E T ESTIVALES/AUTOMNALES '1959-2003 '
3.1 Objectif s d e l a modélisatio n
Les objectifs de la modélisation vont généralement de pair avec ceux du projet de recherche.
En effet, puisque l'objectif principal de la recherche est d'évaluer l'impact des changements
climatiques sur les plaines inondables de la rivière Châteauguay, la modélisation devra être
en mesure de bien représenter les crues importantes. Une attention particulière a donc été
portée sur les crues centenaires qui sont utilisées lors de la production de cartes de plaines
inondables. Dans le but de maintenir une certaine homogénéité au sein des échantillons de
données, deux types de crues sont étudiés, soit les crues printanières et les crues estivales et
automnales, car elles ont des crues centenaires issues de processus différents. L'évolution
du couvert de neige est une variable capitale dans la modélisation des crues printanières et
le modèle choisi devra être en mesure de bien simuler cet élément. Pour ce faire, une
modélisation en continu est nécessaire. Le logiciel HEC-HMS avait été pressenti, car la
nouvelle version est capable de modéliser en continu et un module de fonte de neige a été
ajouté. 11 s'avère cependant que plusieurs problèmes, notamment dans la physique sous-
jacente au module de fonte de neige, rendent difficile l'utilisation de ce logiciel pour un
bassin versant nordique. Le logiciel HSAMI, développé par Hydro-Québec, a donc été
sélectionné. Utilisé en contexte québécois depuis plus de 20 ans, ce logiciel s'est avéré une
excellente alternative, malgré le fait qu'à la base il soit utilisé pour produire des prévisions a
court et à moyen terme et non pour des prévisions de changement climatique. La méthode
de calage a donc été adaptée et l'analyse fréquentielle de crues a été utilisée principalement
pour juger de la qualité des résultats pour le printemps et pour l'été et l'automne.
26
3.2 Analys e fréquentielle des crues passées
Dans le cadre de cette étude, l'analyse de fréquence a été utilisée pour estimer l'ampleur des
débits de plusieurs crues observées et simulées correspondant à une récurrence donnée. La
différence entre les résultats des crues simulées et observées a servi de critère principal pour
évaluer la qualité du calage et de la vérification du modèle hydrologique. La section
suivante présente les principes usuels de la méthode, l'échantillonnage des données ainsi
que les résultats de l'ajustement à une loi de densité de probabilité.
3.2.1 Principe s
L'analyse fréquentielle de crues est l'outil de calcul des crues maximales qui se base sur
l'analyse statistique d'événements passés. La fonction principale de l'analyse de fréquence
est d'estimer la probabilité de dépassement associée à une crue d'une ampleur donnée.
L'amplitude d'un événement extrême est donc relié à sa fréquence d'occurrence par le biais
d'une loi de distribution de probabilités (Chow et al, 1988). L'estimation des fréquences de
crues est couramment utilisée dans la planificafion et la conception d'ouvrages hydrauliques
et dans la gestion des plaines inondables.
Le logiciel HYFRAN (INRS-ETE, 1999) a été utilisé dans le cadre de cette étude.
Développé par la Chaire en hydrologie statistique (Hydro-Québec/CRSNG/Alcan), située à
l'Institut national de la recherche scientifique (Québec), il comprend une série d'oudls
permettant l'analyse statistique complète des crues pour un bassin-versant. 11 revient à
l'utilisateur de construire l'échantillon à analyser et de choisir la fonction de distribution de
probabilités qui ajuste le mieux cet échantillon. Des tests d'adéquations permettent de
baliser ce choix.
27
3.2.2 Échantillonnag e e t conditions préalable s
La première étape de l'analyse de fréquence consiste en la construction de la série de
valeurs extrêmes de débits. Deux types de séries sont couramment utilisées : les séries
construites à l'aide des maximums annuels et les séries de durée partielle (Anctil et al,
2005). Pour la première méthode, on choisit à chaque année la valeur maximale du débit
quotidien. Cette approche permet de s'assurer de l'indépendance des valeurs entre elles. La
deuxième méthode fait appel au concept de débit-seuil. En effet, pour construire cette série
on sélectionne tous les débits qui dépassent un seuil de référence. On peut donc avoir plus
d'un événement pour une même année ou d'autres années sans crue. Cette méthode est
particulièrement avantageuse pour les échantillons de petite taille (N<15). En effet,
l'utilisation d'une série de valeurs extrêmes annuelles pour un échantillon de petite taille
induit un trop grand intervalle de confiance des estimations déduites d'une fonction de
distribution de probabilités. Pour un échantillon de grande taille (N>30), les deux méthodes
convergent vers un même résultat (Anctil et al, 2005). Puisque la taille de l'échantillon
(N=45) est suffisamment importante, la méthode des valeurs extrêmes annuelles a été
employée pour les crues printanières et estivales/automnales.
Deux séries des valeurs annuelles des débits extrêmes de 45 années observées (1959 à 2003)
ont donc été créées pour l'analyse des crues printanières et des crues estivales/automnales.
Pour la série des crues annuelles printanières, le maximum annuel a été sélectionné entre les
mois de janvier à mai inclusivement. La figure 3.1 montre la courbe chronologique de
l'échantillon des crues printanières.
28
Crues printanière s observée s
Année
Figure 3.1 Courbe chronologique des débits des crues printanières observées.
Les données de la série des cmes annuelles estivales/automnales ont été choisies dans les
mois de juin à novembre inclusivement. La figure 3.2 montre la courbe chronologique de
l'échantillon des crues estivales et automnales.
700 Crues estivales/automnale s observée s
o iO a> T—
O CD a> T -
o r-O ) T—
O X i <J>
^—
•o a> a> T—
O O o CM
O T—
o CN
Année
Figure 3.2 Courbe chronologique des débits des crues estivales et automnales observées.
29
Avant d'ajuster les séries d'extremums annuels, il est nécessaire de s'assurer de
l'indépendance des données, de leur stationnarité et de leur homogénéité. Le test
d'indépendance assure que les données ne sont pas auto-corrélées et que l'occurrence d'une
observation n'est pas affectée par l'observation précédente. Afin de vérifier l'indépendance
des données entre elles, le test de Wald-Wolfowitz (Wald et Wolfowitz., 1943) a été fait.
L'homogénéité des deux séries de données a été prouvée grâce au test de Wilcoxon
(Wilcoxon, 1945). L'interface du logiciel HYFRAN permet d'appliquer ces tests de façon
conviviale. La stationnarité des données a été testée avec le test de Kendall (Kendall, 1975).
La crue automnale de 2003, d'une ampleur exceptionnelle, empêche d'accepter l'hypothèse
de stationnarité avec un niveau de signification de 5% et induit une tendance dans les
observafions, mais avec un niveau de signification de 1%, l'hypothèse est acceptée. Selon
la figure 3.3, cela signifie donc que la valeur critique de la statistique au niveau de
signification de 5% est plus petite que la valeur critique à un niveau de signification de 1%.
Lorsque cette crue est éliminée de l'échantillon, le test est accepté à un niveau de 5%. La
crue a cependant été gardée dans l'échantillon des crues printanières. Puisque les tests ont
été effectués avec succès, l'ajustement à une loi de probabilité pour les deux séries de
données observées peut être faite.
-TJ. U Uz > K
Figure 3.3 Acceptatio n du test de Kendall. (Tiré de INRS-ETE, 2007)
30
3.2.3 Ajustement à une loi de probabilité
L'ajustement à une loi de probabilité a pour but de représenter le mieux possible
l'échantillon par une distribution théorique connue. Pour ce faire, les paramètres de cette
fonction sont fixés de façon à reproduire le comportement de l'échantillon. Pour chacun des
échantillons, plusieurs distributions théoriques ont été essayées et les sections suivantes
présentent les résultats les plus probants pour les deux séries de données.
3.2.3.1 Crue s printanière s
Le meilleur ajustement est obtenu avec la fonction de densité de probabilité de la
distribution de Gumbel. Cette loi de distribution est un cas particulier de la loi des extrêmes
généralisés (GEV) et est tout indiquée pour décrire un échantillon de débits maximums
annuels (Leconte, 1999). La distribution de cette loi se décrit de la façon suivante :
F{x) = e.xp
I \
x-a -c- (3.1)
Où a est le paramètre de position, b le paramètre d'échelle et c le paramètre de forme.
Selon les valeurs de c, trois lois différentes peuvent se distinguer. La loi de Gumbel ou loi
GEV de type 1 correspond au cas où c=0, non-borné et s'écrit donc :
F(x) = exp f
- e x p V
V
x-a^ b J J
(3.2)
Afin d'estimer les deux paramètres de la distribution, la méthode des moments a été
sélectionnée. Cette méthode consiste a égaler les j premier moments théoriques d'une
distribution, fonctions des paramètres a et b, et leurs estimations calculées à partir de la
série de données échantillonnées. Autant de j moments indépendants doivent être
considérés qu'il y a de paramètres à estimer. Puisque la loi Gumbel est une loi a deux
31
paramètres, deux moments ont été utilisés, soit la moyenne et la variance, qui sont
respectivement décrit par les expressions suivantes:
Moments de la population
m^ = ^x'f(x)dx (3.3) 0
Moments de l'échantillon
m,=-f^x/ (3.4 ) " , = i
j équations sont ainsi obtenues permettant la résolution des 7 paramètres de la distribution
(Haan, 1977).
Voici le tracé de la loi ajustée à l'échantillon des crues printanières observées.
32
2200
Crues printanières observées Gumbel (Méthode des moments;
> 120 0 E r 1000
û
Probabilités a u non-dépassement (papie r normal o o •'Cunnane;
o ©HYFRAN
Figure 3.4 Analyse fréquentielle des crues printanières observées de la rivière Châteauguay (1959-2003).
Le tableau 3.1 présente en détail les résultats de l'analyse fréquentielle des crues
printanières.
Tableau 3.1
Résultats de l'analyse fréquentielle des crues printanières
Période de retour (années)
200 100 50 20 10 5 3 2
Crues printanières (m /s) 1080 988 890 761 660 556 473 398
Ecart type (mVs)
119 104 89.7 70.2 55.6 41.2 31.1 24.4
33
3.2.3.2 Crue s estivales et automnales
La distribution lognormale a été sélectionnée pour représenter l'échantillon des crues
estivales et automnales, car c'est cette loi qui présente le meilleur ajustement. Tel que
mentionné plus tôt, une crue d'une ampleur exceptionnelle est arrivée en 2003 et cette
valeur extrême fausse les résultats d'analyse fréquentielle de crues. La loi lognormale a
pour effet de diminuer le poids des valeurs les plus élevées et d'augmenter celui des valeurs
plus faibles de débits. Alors que cette caractéristique aurait pu être un handicap dans
d'autre situation, c'est une caractéristique qui permet de ne pas surreprésentée la crue de
2003 lors de l'analyse fréquentielle. La loi lognormale, qui provient d'une modification à la
loi normale s'exprime ainsi :
/rW = [^ ^ exp n{x)-py
(3.5)
La figure 3.5 présente la loi ajustée à l'échantillon des crues estivales et automnales
observées.
34
5000
Crues estivaleS''automnales observée s Lognormale (Maximum de vraisemblance)
o o o o o o o Probabilités a u non-dépassement (papie r normal •' Cunnane;
o ©HT/FRAN
Figure 3.5 Analyse fréquentielle des crues estivales/automnales observées de la rivière Châteauguay (1959-2003).
Le tableau 3.2 présente les détails de l'analyse fréquenttelle pour plusieurs périodes de
retour.
Tableau 3.2
Résultats de l'analyse fréquentielle des crues estivales/automnales
Période de retour (années)
200 100 50 20 10 5 3 2
Crues estivales/automnales
(m /s) 907 732 578 407 297 203 143 98.4
Ecart type (m /s)
244 183 132 80.7 51.8 30.5 19.2 12.6
35
3.2.4 Vérificatio n d e l'adéquation
Une fois que l'utilisateur a choisi la fonction de distribution de probabilité qui minimisait
l'intervalle de confiance sur la valeur théorique, des tests d'adéquation doivent être faits afin
de confirmer les choix de l'utilisateur. Certains tests sont plus performants que d'autres
dépendamment de la loi sélectionnée. Les deux sections suivantes présentent
sommairement les tests effectués pour chacun des échantillons.
3.2.4.1 Crue s printanière s
Dans le cas de la fonction Gumbel, il est recommandé d'utiliser le test du y^. Ce test,
développé au début du 20' siècle par Karl Pearson revient à vérifier que les différences de
l'occurrence des fréquences de l'échantillon et de la loi théorique ne sont attribuables qu'au
hasard. L'hypothèse nulle que l'on teste avec le test du x" est HQ : " La distribution
expérimentale sous-jacente aux données vient de la distribution théorique ". Le test a
démontré que la distribution expérimentale pouvait appartenir à la distribution de Gumbel à
un niveau de signification de 5%.
3.2.4.2 Crue s estivales et automnales
Le test du X n'est pas le test le plus approprié pour vérifier si les données font partie d'une
loi normale ou log-normale. En effet, le test de Shapiro-Wilk (Shapiro et Wilk (1965)) est
plus approprié car il a été conçu spécialement pour étudier la normalité d'une distribution.
De plus, ce test est particulièrement puissant pour les échantillons de taille réduite (N<50).
Le test est fondé sur la statistique suivante :
W^^ (3.4)
Où h' est fonction des étendues partielles et Z' est fonction des carrés des écarts à la
moyenne.
36
3.3 Modélisatio n ave c HSAMI
Le modèle hydrologique HSAMI a été développé à Hydro-Québec et il y est toujours
couramment utilisé pour faire la simulation et la prévision des apports naturels à un
réservoir ou les débits à l'exutoire d'un bassin-versant. Au cours des années, le modèle a
continuer à être développé et il est maintenant possible de faire des simulations de crues
maximales probables (CMP) en plus des prévisions à court et à moyen terme. HSAMI est
un modèle de type conceptuel, c'est-à-dire qu'il utilise une représentation mathématique
simplifiée des processus du cycle hydrologique en temps discret. La section suivante
présente une brève description de HSAMI, de son mode de fonctionnement, ainsi que des
intrants et extrants du modèle.
3.3.1 Descriptio n du modèle
Le modèle HSAMI est basé sur l'équation du bilan hydrique suivante :
Q = P-E-D (3.5 )
Où Q est le débit, E est l'évapotranspiration, P est la précipitafion et D est la différence
d'emmagasinement. Aucune description physique du bassin versant n'est nécessaire, outre
sa superficie, car le bassin est perçu comme une fonction de transfert ayant en entrée les
conditions météorologiques et en sortie les débits à l'exutoire du bassin versant.
L'utilisateur doit fournir au modèle une matrice contenant les variables météorologiques
quotidiennes suivantes, en ordre : la température minimale (°C), la température maximale
(°C), la hauteur de pluie (cm) et l'équivalent en eau de la neige tombée (cm). Quand la
disponibilité des données le permet, il est possible de fournir au modèle l'ensoleillement
quotidien et l'équivalent en eau de la neige au sol (cm). Une seconde matrice est nécessaire,
soit les débits quotidiens à l'exutoire.
37
Vingt-trois paramètres sont utilisés pour les équations de simulation. Chacun des
paramètres exprime un processus physique hydrologique et fait fluctuer les niveaux et la
distribution de l'eau dans les trois réservoirs conceptuels en cascade du modèle. Les lames
d'eau générées sont alors filtrées par deux hydrogrammes unitaires. On peut regrouper les
paramètres en 5 groupes distincts : l'évapotranspiration (2), l'évolution de la neige (6), le
ruissellement de surface (3), l'écoulement vertical de l'eau dans le sol (7) et l'écoulement
horizontal (5). Le module de fonte de neige est fondé sur un algorithme de degré-jour.
Fortin (2000) fournit une description de l'algorithme, qui à chaque pas de temps effectue les
opérations suivantes :
« 1 . Estimation de l'évapotranspiration potentielle (ETP) selon une méthode empirique basée sur la température minimale et la température maximale observée sur 24h.
2. Calcul des précipitations directes au réservoir (lac) en foncfion du rapport entre la superficie du réservoir et celle du bassin (il n'y pas de réservoir dans notre modèle du bassin versant Châteauguay). Quantité ajoutée directement à la lame d'eau simulée à la fin du pas de temps.
3. Simulation de l'interception de la pluie et de la neige, c'est-à-dire : accumulation de la neige au sol, accumulation de pluie et d'eau de fonte dans le stock de neige, gel et dégel de l'eau en surface, dans la neige et dans le sol, vieillissement du stock de neige, fonte du couvert de neige.
4. Séparation de l'eau disponible pour infiltration et ruissellement de surface.
5. Simulation de l'écoulement vertical de l'eau dans une colonne de sol, c'est-à-dire : simulation de l'infiltration, du ruissellement retardé et de l'évapotranspiration de l'eau de surface, cheminement de l'eau dans la zone non saturée et saturée.
6. Simulation de l'écoulement horizontal de l'eau vers l'exutoire.
7. Calcul (de l'apport naturel au réservoir ou) du débit à l'exutoire à partir de : la lame d'eau générée par le processus de simulation de l'écoulement horizontal, (la précipitation directe au réservoir, l'évaporation (au taux potentiel) à la surface du réservoir), la superficie du réservoir et du bassin ». (Fortin, 2000, p. 13)
La figure 3.6 présente le schéma conceptuel du modèle et y associe les opérations 1 à 7.
38
6: Ecoulemen t horizontal
2 ; Pluie et neige
3 : Interception
4 : Séparation Selon
saturation e t gel du sol
Réservoir
1 : Évapotranspiration
5 : Écoulement vertical
Figure 3.6 Schéma conceptuel de l'algorithme de simulation du modèle HSAMI. (Adapté de Fortin, 2000)
3.3.2 Calage d u modèle
Après avoir créé une climatologie à l'échelle du bassin à l'aide de la méthode des polygones
de Thiessen (voir section 2.4.4), il faut déterminer un intervalle initial pour chacun des
paramètres afin que l'outil d'optimisation du modèle donne une première valeur pour les 23
paramètres. HSAMI uttlise le modèle d'optimisafion SCE-UA (Duan et al, 1992). Il est
alors possible de voir si les bornes inférieures ou supérieures ont été atteintes pour chacun
des paramètres. Il est préférable de modifier les bornes afin qu'aucun des paramètres
n'atteigne les bornes fixées par l'utilisateur. Le calage a été fait à partir du jeu de
paramètres que Mareuil (2005) avait utilisé dans le cadre de sa recherche. Dans un premier
temps, l'outil d'optimisation a été utilisé avec le jeu de paramètre initial, mais les crues
39
printanières étaient généralement sous-estimées. De plus, il nous a été impossible d'obtenir
un seul jeu de paramètres qui représentait adéquatement les crues printanières et les crues
estivales et automnales. Deux calages manuels ont donc été nécessaires à partir des jeux de
paramètres obtenus à l'aide de l'outil d'optimisation. Au niveau du printemps, un
paramètre de fonte de neige et deux paramètre d'écoulement vertical ont été modifié par
essaies et erreurs pour améliorer les résultats. Des modifications plus importantes ont dues
être faites pour améliorer les crues estivales et automnales. En effet, seul les paramètres de
l'écoulement horizontal sont restés identiques.
Puisque le modèle n'est pas utilisé pour la prévision à court terme, le principal critère utilisé
pour déterminer si le calage est satisfaisante est l'analyse fréquentielle des données simulées
et non le critère de Nash. Le critère de Nash permet de calculer la variance attribuable au
modèle et il peut varier de -co à 1, la valeur optimale étant 1. Cependant, malgré le fait que
le critère de Nash peut atteindre 0,93 pour l'hydrogramme quotidien moyenne sur 45 ans,
l'analyse fréquentielle nous révèle une piètre performance pour les crues importantes. Le
tableau 3.3 présente la valeur des 23 paramètres modifiés manuellement pour le calage du
printemps et de l'été/automne ainsi que le jeu de paramètres initial. Pour les modélisations
d'été/automne, il est nécessaire de modéliser l'hiver également, c'est pourquoi les
paramètres de fonte de neige ne sont pas égaux à 0.
40
Tableau 3.3
Valeurs des 23 paramètres modifiés manuellement pour les calibrations du printemps et de l'été/automne et valeur des
paramètres initiaux
Évapotranspira-tion
fonte de la neige
Ruissellement
Écoulement vertical
Écoulement horizonta l
Paramètre 1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Initial 1.15
0.099 0.25 0.2
-0.5 0 0
0.718 6.938
15 1.5
5 9
17.5 0.376
0.4 0.05 0.05 0.8
1.25 1.5
3 1.15
Printemps 1.15
0.099 0.25 0.2
-0.5 0
0.01 0.718 6.938
15 1.5
6 9
17.5 0.6 0.4
0.05 0.05
0.8 1.25
1.5 3
1.15
Été/ Automne
1.15 0.2
0.25 0.175
-1 0
0.07 0.718 6.938
14 1.5
5 7
21 0.2 0.4
0.04 0.05
0.8 1.25
1.5 3
1.15
3.4 Comparaison du passé observé et simulé
Les sections suivantes présentent une comparaison entre les résultats des analyses de
fréquences pour les données observées et simulées.
41
3.4.1 Crues printanière s
Les données simulées sont soumises aux mêmes tests que les données observées afin de
s'assurer de l'indépendance et de la stationnarité des données. Le test d'adéquation
confirme que nous pouvons accepter l'hypothèse que l'échantillon provient d'une loi
Gumbel tout comme les données observées. Le graphique 3.7 présente le tracé de la loi
ajustée à l'échantillon des crues printanières simulées.
2000
crue_printempsde Gumbel l'Méthode de s moments;
o o o o o Probabilités au non-dépassement (papie r normal •'' Cunnane;
o ©HYFRAN
Figure 3.7 Analyse fréquentielle des crues printanières simulées de la rivière Châteauguay (1959-2003).
Le tableau suivant présente les résultats de l'analyse de fréquences des données simulées
ainsi que les écarts avec l'analyse fréquentielle des données observées pour les crues
printanières.
42
Tableau 3.4
Ecart entre les analyses fréquentielles des données observées et simulées pour les crues printanières
Données observées
T (ans)
200
100
50
20
10
5
3 2
P non-dépassement
0.995
0.99
0.98
0.95
0.9
0.8
0.6667
0.5
Q (mVs)
1080
988
890
761
660
556
473
398
Écart - type (mVs)
119
104
89.7
70.2
55.6
41.2
31.1
24.4
Intervalle de confiance
(mVs)
851 - 1320
783 - 1190
715- 1070
623 - 898
551 - 7 6 9
4 7 5 - 6 3 7
4 1 2 - 5 3 4
3 5 0 - 4 4 6
Ecart (%)
5.56
4.96
3.93
2.23
0.30
-2.16
-5.07
-8.79
Données simulées
T (ans)
200
100
50
20
10
5
3 -1
P non-dépassement
0.995
0.99
0.98
0.95
0.9
0.8
0.6667
0.5
Q (mVs)
1020
939
855
744
658
568
497
433
Écart - type (mVs)
102
89.6
76.9
60.2
47.7
35.3
26.6
21
Intervalle de
confiance (m'/s) 821 -1220 763 -1110 705 -1010
626 - 862
565 - 752
499 - 638
445 - 549
392 - 474
3.4.2 Crues estivales et automnales
La même méthode que pour les crues printanières est appliquée. Les tests statistiques
démontrent l'indépendance et la stationnarité des données à un niveau de signification de
5%. Le test d'adéquation de Wilk-Shapiro (1965) a démontré que les données simulées
peuvent provenir d'une loi lognormale tout comme les données observées. Le graphique
suivant présente le tracé de la loi ajustée à l'échantillon des crues estivales et automnales
simulées.
43
4000
crue estivale automnale simulé e Lognormale (Maximum de vraisemblance:
^ S " ^ A S r lO o o o o o T. ' O O O O o r-v i ir. i 'ic i o c i c i c i c i o
Probabilités a u non-dépassement (papie r normal • Cunnane; o
©HYFRAN
Figure 3.8 Analyse fréquentielle des crues estivales et automnales simulées de la rivière Châteauguay (1959-2003).
Le prochain tableau présente une comparaison entre les résultats des analyses de fréquence
des données observées et simulées et l'écart entre les deux.
Tableau 3.5
Écart entre les analyses fréquentielles des données observées et simulées pour les crues estivales et automnales
Données observées
T
200 100 50 20 10 5 3 2
P non-dépas-sement 0.995 0.99 0.98 0.95 0.9 0.8
0.6667 0.5
Q
907 732 578 407 297 203 143
98.4
Écart -type
244 183 132 80.7 51.8 30.5 19.2 12.6
Intervalle de
confiance 428- 1390 374- 1090 319-838 248-565 196-399 144-263 105- 180 73.6- 123
Ecart (%)
-1.76 -3.69 -5.88 -9.09 -12.46 -16.26 -19.58 -23.98
Données simulées
T
200 100 50 20 10 5 3 2
P non-dépas-sement 0.995 0.99 0.98 0.95 0.9 0.8
0.6667 0.5
Q
923 759 612 444 334 236 171 122
Écart -type
227 173 127 80.3 53
32.3 21 14.3
Intervalle de confiance
479- 1370 420- 1100 363 - 862 287 - 602 230-438 173-299 130-212
93.9- 150
CHAPITRE 4
SIMULATIONS FUTURE S POU R LE S PÉRIODES 202 0 ET 208 0
4.1 Préparatio n d u clima t futu r
Afin d'évaluer les impacts possibles du changement climatique, il est nécessaire d'avoir une
compréhension reposant sur des fondements scientifiques de ce que seront ces changements,
tant à l'échelle planétaire que pour le Canada. Pour ce faire, les principaux outils à notre
disposition sont les MCG et les MRC, au maillage plus fin. En effet, ces modèles sont les
seuls capables de tracer les grandes lignes du climat futur en fonction de divers scénarios
d'émissions de gaz à effet de serre (GlEC, 2001) Loin d'être parfaits, ils restent des
approximations des interactions entre l'atmosphère, les océans et les continents. Cependant,
ils constituent à ce jour notre meilleur moyen d'établir des projections d'un climat futur,
dans le but d'aider l'adaptation des sociétés humaines (GIEC, 2001). Le modèle
hydrologique HSAMI sera donc utilisé pour quantifier l'impact des changements
climatiques sur l'hydrologie du bassin versant de la rivière Châteauguay avec l'aide de
données provenant de quatre MCG. Plusieurs projections futures, toutes plausibles, issues
de divers modèles, sont construites et permettent d'évaluer une fourchette de possibilités.
Les sections suivantes présentent les différentes étapes qui ont mené à la construction de ces
projections ainsi que les résultats obtenus pour l'hydrologie du bassin-versant de la rivière
Châteauguay.
4.1.1 Choi x de s MC G
Les MCG sont les outils de base les plus appropriés pour construire des projections de
changements climatiques (GIEC, 2001). Cependant, dij à leur faible résolution spatiale, les
MCG sont peu appropriés pour les études régionales. Les modèles de climats régionaux,
pilotés aux frontières du domaine de simulation par différents MCG ou par des réanalyses,
sont plus adéquats, car ils représentent mieux les processus à une échelle plus fine.
45
Cependant, pour les MRC, tout comme pour les MCG, des méthodes de mise à l'échelle
doivent être appliquées sur les sorties du modèle afin de pouvoir lier les projections issues
de ces modèles aux impacts du changement climatique à l'échelle locale. Dans le cadre de
cette recherche, il n'a pas été possible d'utiliser les sorties du modèle régional du climat
canadien (MRCC), car aucune simulation n'avait été complètement validée sur les horizons
temporels étudiés. Nous avons été dans l'obligation d'utiliser des MCG, qui décrivent
moins bien le climat au niveau régional, mais qui donnent tout de même une bonne idée des
tendances moyennes du climat futur. Les données des MCG ont été obtenues grâce à la
collaboration avec le consortium de recherche Ouranos.
Afin de tenir compte de la représentation spattale insuffisante du climat à l'échelle régionale
par les modèles de climat, le GIEC recommande d'en utiliser plusieurs dans le but d'avoir
un large spectre des changements climatiques possibles (GIEC, 2001). De plus, pour un
même modèle, il est recommandé d'utiliser plus d'un scénario d'évolution des
concentrations des gaz à effet de serre. Quatre modèles ont donc été sélectionnés et deux
familles de scénarios ont été retenues pour les fins de cette étude. Le choix des MCG et
des scénarios est justifié par le fait que tous les modèles sont reconnus par la communauté
internationale et représente bien la variabilité naturelle du climat. Le tableau 4.1 présente
les différents modèles sélectionnés ainsi que les scénarios retenus pour chacun des modèles.
Tableau 4.1
GCM et scénarios SRES retenus pour l'étude du climat futur
MCG
CGCM3r
HadCM3
ECHAM4
CSIRO
Pays
Canada
Angleterre
Allemagne
Australie
Résolution (Lat x Long)
3,7° X 3,7°
2,5° x3,75° (250 km x 250 km)
2,8125° X 2,8125° (300 km x 200 km)
3,25° x 5,625° (350 km x 450 km )
Scénarios SRES
A1B,A2,B1
A2, B2
A2, 82
A2, 82
46
Les figures 4.1 et 4.2 présentent les changements annuels de précipitation et de température
moyenne pour le bassin versant de la rivière Châteauguay, tel que vus par les différents
MCG sélectionnés, pour 2020 et 2080. Les lignes pointillées représentent la moyenne de
toutes les projections pour un horizon donné.
2,8
2.6
^ 2 4 O o
Q> 2 2 C C (U O 2 E <u
(0 l _
-dJ Q- 1 6
I -1 4
1.2
Diagramme de dispersion, Annuel, 2020
if iJr O O X X D U U
HADCM3 A2x HADCM3 B2x CSIRO A2 CSIRO B2 ECHAM4 A2 ECHAIV14B2 CGCM3rA1x CGCM3rA2x CGCM3rB1x
15 Précipitation (%)
Figure 4.1 Diagramme de dispersion des changements de précipitation et de température moyenne pour le bassin versant de la rivière Châteauguay pour 2020.
o o (D 6 C c (U >> o £ 5 (D L _ 3
• « — '
(0 l _
•(D ^ . (U
Diagramme de dispersion. Annuel, 2080
D
10 1 5 Précipitation (% )
20
47
A iV 0 0 X X
D D D
HADCM3 A2x HADCM3 B2x CSIRO A2 CSIRO 82 ECHAM4 A2 ECHAM4B2 CGCM3rA1x CGCM3r A2x CGCM3rB1x
a
25
Figure 4.2 Diagramme de dispersion des changements de précipitation et de température moyenne pour le bassin versant de la rivière Châteauguay pour 2080.
4.1.2 Région de référence
Pour fin de calculs, la Terre est vue par les MCG comme une succession de niveaux
verticaux superposés découpés en tuiles d'environ 300 km par 300 km. C'est sur chacune
de ces tuiles et à chaque pas de temps du modèle que les équations décrivant les processus
atmosphériques, océaniques et terrestres sont calculés. Les calculs sont effecttiés en un
point, appelé point de grille, sittié au centre de la ttiile et sont valides pour toute la tuile.
Pour les études d'impacts régionaux, le GlEC recommande d'utiliser une région de
référence qui contient plus qu'une tuile et idéalement plus de quatre (GIEC, 2001).
L'utilisation d'une région de référence penuet d'avoir une variabilité temporelle plus lissée
en comparaison avec la valeur du point de grille le plus proche de la région étudiée
(Chaumont et al, 2005), mais on ajoute cependant une variabilité spatiale (Sottile, 2006).
La figure 4.3 présente la région de référence superposée à la grille de chacun des MCG
48
sélectionné. Une attention particulière a été portée afin de ne sélectionner que des tuiles
terrestres et c'est pourquoi il y a un découpage dans le coin sud-est de la zone dû à la
définition du masque terre-mer du modèle CSIRO. La pondération des valeurs de
température et de précipitation est fonction de la surface occupée par chaque tuile dans la
région de référence.
a) b)
HADCM3 ECHAM4
40% 84 °W 78'-Vv' 72'=Vi' T^^i e-o'v '
4Q%
-isi^ry
'?4'='VV /a 'V i ' 72~\N Se'V»/ 6Û '
c) CSIRO
40% >^"W 78^.V 72-V\' 6 6 ° ^ '
60">/J
d)
. / ^ eo°M
5 ? %
CGCM3
Vx\r-\
tr^
45 % j- '}
40%
^ ' ' ^
éFi^-A] ^' r+k--
^ ° i v 78< 'v• Tz'-w ee'v./ 60'" /J
Figure 4.3 Grille des MCG sélectionnés et région de référence. (Figure fournie par D. Chaumont, 2006)
49
4.1.3 Sélectio n des scénarios et moyenne d'ensembl e
Parmi la quarantaine de scénarios de GES développés par Nakicenovic et al. (2000) dans le
SRES, le GlEC (2001) en recommande 6 en particulier pour les études d'impact. Les
scénarios SRES commencent dès la fin du 20* siècle, mais on ne peut vraiment voir leur
effet qu'à partir du milieu du 21" siècle. C'est donc dire que pour la première moitié du 21^
siècle, c'est la physique du modèle employé qui fait la plus grosse différence quant aux
résultats obtenus (Sottile, 2006). Les deux scénarios les plus couramment utilisés, soit A2
et 82, sont utilisés lorsqu'ils étaient disponibles pour les modèles sélectionnés. Neufs
projections différentes sont donc développées.
Pour les modèles CGCM3 et HadCM3, des simulations d'ensemble sont faites pour un
même scénario et sont identifiées par un «x» après le nom du scénario. C'est-à-dire, que les
conditions initiales de chaque simulation diffèrent légèrement pour un même forçage
d'émission de gaz à effet de serre et pour une même simulation d'ensemble. La seule
différence est donc le point de départ dans le climat de référence du modèle à partir duquel
chaque expérience est amorcée. Pour ces deux modèles des moyennes d'ensemble sont
faites dans le but de diminuer le «bruit» attribuable à la variabilité interne du modèle et de
mettre l'emphase sur la réponse climatique du modèle face aux scénarios de changement
climatique (Barrow et al, 2004). La figure 4.4 illustre comment les conditions initiales des
simulations peuvent infiuencer la réponse du changement climatique pour la région du
bassin versant de la rivière Châteauguay.
50
1.6
1 5f
145
0) 15 h (0
E X (D
£ I- 4 CL.
E (U
1 35 -
1 3
125
Diagramme de dispersion. Annuel, 2020
-
-
+
«
1 1
ik
1 r 1
+ O * A
HADCM3 A2a HADCM3 A2b HADCM3 A2c HADCM3 A2x
O
1
Précipitation (%)
Figure 4.4 Moyenne d'ensemble de la température maximale annuelle et des précipitations annuelles pour le modèle HadCM3 pour la période 2020.
4.1.4 Méthode des deltas
La méthode des deltas est une méthode simple et largement répandue dans le milieu des
études d'impacts des changements climatiques afin de faire une mise à l'échelle spatiale des
sorties des MCG (Barrow et al, 2004) . Elle consiste à concevoir un scénario en perttirbant
une série de données historiques d'une ou plusieurs variables climatiques par une quantité,
appelée delta. Les paragraphes suivants donnent des précisions sur la méthode employée
pour les températures et les précipitations.
4.1.4.1 Températur e
Pour la température, le delta se calcule en soustrayant la température simulée par le MCG
sur la période de référence actuelle (1961-1990) à celle simulée par le MCG pour la période
51
future de 30 ans, centrée sur 2020, 2050 et 2080. Cette étape permet d'éliminer en partie le
biais systématique du MCG. On fait par la suite une moyenne mensuelle sur 30 ans, ce qui
donne donc un delta mensuel. Une fois que le delta mensuel est déterminé, la météorologie
du bassin est perturbée en additionnant le delta mensuel à la valeur journalière de la
température pour les ramener ainsi à une échelle spatio-temporelle plus fine. La valeur des
deltas a été fournie par Diane Chaumont du consortium Ouranos. Voici l'équation régissant
les calculs (Chaumont, 2005) :
Tscen^,^^^,,,^ = (Tfutur_MCG,„ - Tréférence_MCG,,,) + Tobs_référence^„, (4.1 )
où
Tscen^^^^,,, est la température quotidienne pour le jour / du mois m de l'année a+Aa avec
Aa le nombre d'années entre la période future et la période de référence.
Tfutur_MCGin est la moyenne mensuelle de la température simulée par un MCG sur un
horizon et moyennée sur les 30 années de cet horizon.
Tréférence _ MCG„, est la moyenne mensuelle de la température simulée par un MCG sur la
période de référence et moyennée sur les 30 années de cette période.
Tobs_référence^,„ est la température de la météorologie représentative du bassin versant
pour le joury du mois m de l'an a de la période de référence.
4.1.4.2 Précipitatio n
La méthode diffère légèrement pour les précipitations, car le delta est exprimé en
pourcentage. En effet, les précipitations futures simulées par le MCG sont divisées par les
précipitations de la période de référence (1961-1990) du MCG. On fait une moyenne
mensuelle sur 30 ans et on multtplie les précipitations de la météorologie à l'échelle du
bassin par ce delta mensuel. Une étape supplémentaire est nécessaire dans le cas des
précipitations pour discrétiser la pluie et la neige. Entre la température -2°C et 2°C, il n'est
pas certain si les précipitations sont sous forme liquide ou solide quand l'humidité relative
de l'air dépasse 75%. La figure 4.2 présente la répartition pluie/neige en fonction de la
52
température de l'air à 2 m du sol et de l'humidité relative de l'air. Pour pallier au fait que
l'humidité relative n'est pas utilisé dans le modèle, une interpolation linéaire est faite pour
déterminer l'état des précipitations quand la température moyenne journalière future est
comprise entre -2°C et 2°C. Ce qui implique, à titre d'exemple, que pour une température
moyenne future de 1°C, il y a donc 75% de pluie et 25% de neige.
o o
8 t
10
8
6-
4-
2-
0-
-2-
-4-
-6-
-8
-10
"
no précipitation
--
'
\ \ \ \ \ \ \ \ \
solid
liquid
-
-
mixed
-•
40 4 5 5 0 5 5 60 6 5 7 0 7 5 8 0 relative humidity [% ]
85 90 95 100
10
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
10
Figure 4.5 Répartitio n pluie/neig e en fonction de la température de l'air à 2 m du sol et de l'humidité relativ e de l'air.
(Tiré de DWD, 1996)
Voici l'équation qui décrit les calculs effectués pour obtenir la météorologie future à
l'échelle du bassin versant.
Pscen a+Aa.iii.j ( Pfutur_MCG,„
Préférence _ MCG, -) X Pobs _ référence „, ^ (4.2)
ou Pscen^^^^,^, I est la précipitation quotidienne pour le joury du mois m de l'année a+Aa avec
Aa le nombre d'années entre la période future et la période de référence.
Pfutur_MCG,n est la moyenne mensuelle des précipitafions simulées par un MCG sur un
horizon et moyennée sur les 30 années de cet horizon.
53
Préférence_MCG,„ est la moyenne mensuelle des précipitations simulées par un MCG sur
la période de référence et moyennée sur les 30 années de cette période.
Pobs_référence^„, ^ est la précipitation de la météorologie représentative du bassin versant
pour le joury du mois m de l'an a de la période de référence.
4.2 Résultat s des simulations future s
Après avoir modifié les séries climatiques représentatives de la climatologie du bassin-
versant, celles-ci sont utilisées comme intrant au modèle hydrologique calé et validé au
préalable. Des simulations sont faites pour chaque scénario sélectionné et ce pour les crues
printanières et pour les crues estivales et automnales. Les sections suivantes présentent les
résultats pour les scénarios de la famille A exclusivement et pour les périodes 2020 et 2080.
4.2.1 Crue s printanières
Pour la période 2020, les débits de pointe du printemps changent peu par rapport au passé
simulé. Les deltas, pour toutes les familles de scénarios confondues pour le printemps et
pour 2020 sont en moyenne de l'ordre de 1.75° C et de 12% pour les précipitations tel que
le montre la figure 4.6.
35
O o <U 2 5 C c <D >. O e 2 (U
L.
^ 1 5
(D
05
Diagramme de dispersion. Janvier-> Mai, 2020
O
D D
D
5 1 0
Précipitation (%) 15
A -et o o X X
E O
HADCM3 A2x HADCM3 B2x CSIRO A2 CSIRO B2 ECHAM4 A2 ECHAM4B2 CGCM3rA1x CGCM3rA2x CGCM3rB1x
20 25
54
Figure 4.6 Diagramme de dispersion des deltas des différents scénarios pour le printemps (janvier à mai) 2020.
Le tableau 4.2 présente les valeurs des débits pour le printemps 2020 pour les scénarios de
la famille A ainsi que l'écart-type associé à chaque valeur. C'est le modèle CGCM3r qui
présente la plus grande variation avec une augmentation de 14 % pour la crue centenaire,
mais c'est également ce modèle qui génère la plus forte augmentation de l'écart-type. En
effet, l'écart-type est augmenté de 25% par rapport aux données passées simulés pour la
crue centenaire. Le modèle ECHAM4 indique, quant à lui, une diminution de 5% pour la
crue centenaire avec une variation de l'écart-type de 5%. Le tableau 4.2 présente les valeurs
de l'analyse fréquentielle des débits de pointes pour différentes périodes de retour pour les
scénarios de la famille A.
55
Tableau 4.2
Analyse fréquentielle des débits de pointe simulés pour les crues printanières en 2020 pour les scénarios de la famille A
Période de retour
200
100
50
20
10
5
3 -1
Passé
Simulés
Q (mVs) 1020
939
855
744
658
568
497
433
Ecart-Type (nrVs)
102
89.6
76.9
60.2
47.7
35.3
26.6
21
Futur
CGCM3r A2x
Q
1180
1070
968
827
718
604
514
433
Ecart-Type (nrVs)
128
112
96.3
75.4
59.7
44.2
33.3
26.2
CGCM3r AlBx
Q (mVs) 1160
1070
974
846
747
645
563
489
Ecart-Type (mV.s)
117
103
88.3
69.1
54.7
40.5
30.6
24.1
HadCM3 A2x
Q {m3/s)
1100
1010
911
784
686
584
502
429
Ecart-Type (m'/s)
117
102
87.7
68.7
54.3
40.2
30.4
23.9
Echam4 A2
Q (m3/s)
977
889
801
684
594
500
425
357
Écart-tvpe
108
94.2
80.9
63.3
50.1
37.1
28
22
CSIRO A2
Q (m3/s)
1070
978
883
756
658
555
474
400
Ecart-Type (m'/.s)
117
102
88
68.9
54.5
40.4
30.5
24
La figure 4.7 présente les hydrogrammes moyens des données simulées pour les différents
scénarios utilisés. À noter que les paramètres utilisés pour ces simulations ne sont valides
que pour les mois de janvier à mai et ont été optimisés pour être représentatifs des crues
printanières.
56
Hydrogrammes obs . (pointillés ) e t simulés <gra ^ - Callfaratlon HSAM I - châteauguay S 9 03 - Comparaison d'essai s
19S9- 200 3
- châteaugua y flrÉsmps^no * - Nash 0 77
-COCM3^ iexJ320 f ir * - Nash, 0 72
- C O C M 3 ^ 2 x ^ 2 0 rir t - Mash. 0 76
- MadCM3^2jf^320prÉn t - NasK 0 62
- eCMAM4^2^20jTr d - ^J»s^^ 0 83
CSIRO^2^I20^ut - Nash. 0 S6
oOsofv*s
Figure 4.7 Hydrogrammes moyens des données simulées pour les crues printanières en 2020 pour les scénarios de la famille A.
Pour 2080, les deltas sont plus importants avec une augmentation moyenne de la
température moyerme de 5°C entre les mois de janvier à mai. L'augmentation des
précipitations est de l'ordre de 30% en moyenne pour tous les scénarios, toutes familles
confondues. Il y a cependant beaucoup de dispersion d'un scénario à l'autre. Seul le
modèle CSIRO avec le scénario A2 simule une augmentation de température supérieure à
7°C.
57
10
o <u c c (U o
i _ - •—» CO
><1) 5 Q .
£ > - 4
Diagramme de dispersion, Janvier-> Mai, 2080
10 20 3 0 4 0 Précipitation (%)
-Ct A o o X X D D D
HADCM3 A2x HADCM3 B2x CSIRO A2 CSIRO B2 ECHAM4 A2 ECHAM4 B2 CGCM3rA1x CGCM3rA2x CGCM3rB1x
50 60
Figure 4.8 Diagramme de dispersion des deltas des différents scénarios pour le printemps (janvier à mai) 2080.
Le tableau 4.3 présente les résultats de l'analyse fréquentielle des débits de pointes des
crues printanières pour plusieurs périodes de retour pour 2080. C'est encore le modèle
CGGM3 qui présente la plus forte augmentation des valeurs des débits de pointe. En effet,
les débits centenaires sont augmentés de 30% pour le scénario AlBx, mais l'incertitude sur
la valeur est également augmentée de 48%. L'incertitude pour tous les scénarios est
nettement augmentée sauf pour le modèle ECfiAM4 qui n'augmente que d'environ 8% pour
toutes les périodes de retour. Le modèle CSIRO donne, quant à lui, une forte diminution de
87.33% sur le débit centenaire et l'écart-type est alors augmenté de 776%.
58
Tableau 4.3
Analyse fréquentielle des débits de pointe simulés pour les crues printanières en 2080 pour les scénarios de la famille A.
Période de
retour 200
100
50
20 10 5 3 2
Passé Simulés
Q (mys) 1020
939
855
744
658
568
497
433
Ecart-Type (m'/s)
102
89.6
76.9
60.2
47.7 35.3
26.6
21
Futur CGC]VI3r A2 x
Q (m-Vs)
1310
1190
1070
915
793
666
565
475
Ecart-Type (m'is)
145
127
109
85.3
67.5
50 37.7
29.7
CGCM3r AlB x
Q (m-Vs)
1340
1220
1090
929
802
669
563
468
Ecart-Type (mVs)
152
133
114
89.3
70.7
52.4
39.5
31.1
HadCM3 A2 x
Q (m'/s)
1180
1080
972
830
720
606
515
433
Ecart-Type (mVs)
130
114
98
76.7
60.8
45
33.9
26.7
E c h a m 4 A 2
Q (m /s)
936
846
756
636
544
447
370
301
Ecart-Type (raVs)
110
96.6
82.9
64.9
51.4
38.1
28.7
22.6
CSIRO A 2
Q (m'/s)
135
119
102
79.7
63.1
46.7
35.2
27.7
Ecart-Type (m'/s)
862
785
708
604
523
436
364
294
La figure 4.9 présente les hydrogrammes des données simulées pour les différents scénarios
utilisés de la famille A. Les paramètres utilisés pour ces simulations ne sont valides que
pour les mois de janvier à mai et ont été optimisés pour être représentatifs des crues
printanières.
59
Hydrogrammes obs . (pointillé ^ e l simulés (gras ) Callbralio n HSAM I châteaugua y S 9 03 Comparaiso n d'essai s 1959-2003
Figure 4.9 Hydrogrammes moyens des données simulées pour les crues printanières en 2080 pour les scénarios de la famille A.
4.1.1 Crues estivales et automnales
Tout comme les crues printanières, les crues estivales et automnales changent peu pour la
période 2020. La majorité des modèles sont consistants entre eux avec un changement
moyen de 1.65°C et une augmentation des précipitations d'environ 3%. Les modèle CSIRO
et HadCM3 simulent des hausses plus importantes de précipitation que les autres modèles.
La figure 4.10 présente les deltas pour tous les scénarios sélecfionnés.
60
O
2 8
2.6
2 4
Diagramme de dispersion, Juin -> Novembre, 2020
g 2.2 <U >. O s 2 (U i_
vOJ 1 8 Q .
(U 16
14
it if O O X X D D D
HADCM3 A2x HADCM3 B2x CSIRO A2 CSIRO B2 ECHAM4 A2 ECHAM4 82 CGCM3rA1x CGCM3rA2x CGCM3rB1x
0 5 Précipitation (%)
Figure 4.10 Diagramme de dispersion des deltas des différents scénarios pour l'été et l'automne (juin à novembre) 2020.
Pour tous les MCG, sauf le modèle CSIRO, les résultats de l'analyse fréquentielle nous
montre une diminution des débits de pointe (tableau 4.4). Le modèle ECHAM4 prévoit la
plus forte diminution de la crue centenaire avec 15% avec une diminution de l'écart-type de
13%. Le modèle CSIRO prévoit une légère augmentation des débits centenaires de l'ordre
de 4% avec une augmentation de la variance de 5%
La figure 4.11 présente les hydrogrammes pour tous les scénarios de la famille A.
L'utilisation des moyermes d'ensemble de plusieurs projections est privilégiée lorsqu'elles
sont disponibles. Les paramètres utilisés pour ces simulations ne sont valides que pour les
61
mois de juin à novembre et sont optimisés pour être représentatifs des crues estivales et
autnomales.
Tableau 4.4
Analyse fréquenfielle des débits de pointe simulés pour les crues estivales et automnales en 2020 pour les scénarios de la famille A
Période de
retour 200 100 50 20 10 5 3 2
Passé Simulés
Q (mVs)
923 759 612 444 334 236 171
122
Ecart-type
227 173 127
80.3 53
32.3 21
14.3
Futur CGCM3r A2x Q (m'/s)
830 680 548 396 296 209 151 107
Ecart-type
206 157 115
72.4 47.7 28.9 18.7 12.7
CGCM3rAlBx Q (m'/s)
858 703 566 409 306 216 155
110
Ecart-type
213 162 119
74.9 49.3 29.9 19.3
13.1
HadCM3 A2x Q (m'/s)
881 724 585 424 319
226 164
117
Ecart-type
216 164 122
76.6 50.6 30.8
20
13.7
Echam4 A2 Q (m'/s)
789 644 517 371 276 193 138
97.6
Ecart-type
200 151 111
69.2 45.3 27.3 17.5
11.8
CSIRO A2 Q (m'/s)
957 785 632 456 342 241 174
123
Ecart-type
238 181 133
83.5 55
33.3 21.5
14.6
Hydrogrammes obs . (pointillés } e t simulés (gras ) - Callbratlon HSAM I - châteauguay S 9 03 - Comparaison d'essai s 1959- 200 3
Figure 4.11 Hydrogrammes moyens des données simulées pour les crues estivales et automnales en 2020 pour les scénarios de la famille A.
62
Pour la période centrée sur 2080, les modèles présentent un large spectre de changement.
En moyenne, les modèles prévoient une augmentafion d'environ 4.5°C et une augmentation
des précipitation d'environ 5 %. Les modèles ECHAM4-B2 et CGCM3r BI1 simulent des
baisses des précipitafions entre les mois de juin et novembre.
6 r
5 ,5 -
O
C C a> > s 4 5 O
4 -(U
L .
(0
Q. (D 3 5 -
25
Diagramme de dispersion, Juin -> Novembre, 2080
O A -Ct o o X X D D U
HADCM3 A2X HADCM3 B2x CSIRO A2 CSIRO B2 ECHAM4 A2 ECHAM4B2 CGCM3rA1x CGCM3r A2x CGCM3rB1x
10 15 Précipitation (%)
Figure 4.12 Diagramme de dispersion des deltas des différents scénarios pour l'été et l'automne (juin à novembre) 2080.
Pour 2080, tous les modèles sans exception prévoient des diminutions des débits de pointe.
Le modèle ECfIAM4 A2 prévoit la diminufion la plus marquée, avec 35.84% pour la crue
centenaire et une diminution de l'écart-type de 36.42% (tableau 4.5).
63
Tableau 4.5
Analyse fréquentielle des débits de pointe simulés pour les crues estivales et automnales en 2080 pour les scénarios de la famille A
Période ! d e
retour 200
100
50
20
10
5 3 2
Passé Simulés
Q (m'/s)
923
759
612
444
334
236
171
122
Ecart-t>'pe
-i-i-j
173
127
80.3
53
32.3
21
14.3
Futur CGCM3r A2 x
Q (m'/s)
712
580
464
332
247
172
123
86.3
Ecart-type
182
137
101
62.6
40.8
24.5
15.7
10.5
CGCM3rAlBx
Q (m'/s)
765
628
506
366
274
194
140
99.5
Ecart-type
189
144
106
66.7
43.9
26.7
17.3
11.7
HadCM3 A2 x
Q (m'/s)
648
532
429
310
232
164
118
84.1
Ecart-type
161 1 - I l
90
56.6
37.2
22.6
14.6
9.94
Echam4 A 2
Q (m'/s)
593
487
394
286
215
152
110
78.9
Ecart-type
145
110
81.6
51.5
34
20.8
13.5
9.21
CSIRO A 2
Q (m'/s)
876
722
584
425
321
228
166
119
Ecart-type
212
162
120
76
50.3
30.8
20
13.7
La figure 4.13 présente les hydrogrammes des données simulées pour les différents
scénarios utilisés de la famille A. Les paramètres utilisés pour ces simulations ne sont
valides que pour les mois de juin à novembre et ont été optimisés pour être représentatifs
des crues estivales et automnales.
64
Hydrogramme^ obs. (pointillés ) e t simulés (gras ) - Callbratlon HSAM I - châteauguay 5 9 03 - Comparaison d'essai s 1959 - 2003
= n i - ele^Liomn o ^4^ • Nash. 0 9 3
- COCM3r^1Bx/l80^u t - Nash 0 2 1
-COCM3r^2>-^D80^iJ - N « h. - û 0 3
-HadCM3^2y/(e0^i j t • Nash. 0 2S
-ECMANM A2j080^ij l - NïCh. - O 0
- CSR O A 2 ^ i 8 0 ^ - Nash - 0 4 7
Figure 4.13 Hydrogrammes moyens des données simulées pour les crues estivales et automnales en 2080 pour les scénarios de la famille A.
CHAPITRE 5
MODÉLISATION HYDRAULIQU E E T CARTOGRAPHI E
Les débits dans la rivière sont trouvés précédemment grâce à la modélisation hydrologique
du bassin versant. Cependant, pour évaluer la modification des plaines inondables en
contexte de changements climatiques, les niveaux d'eau sont un élément primordial. La
modélisation hydraulique d'un tronçon de la rivière permet de déterminer les hauteurs d'eau
atteintes par l'écoulement. Les sections suivantes présentent toutes les étapes de cette
modélisation hydraulique.
5.1 Descriptio n d u modèl e hydrauliqu e
Dans le cadre de cette étude, les hauteurs d'eau atteintes sont calculées à l'aide du logiciel
HEC-RAS (River Analysis System) version 4.0 Beta. Développé par le Hydrologie
Engineering Center (HEC) du U.S Army Corps of Enginneers, le logiciel est utilisé par le
Centre d'Expertise Hydrique du Québec (CEHQ) et par plusieurs firmes d'ingénierie au
Québec. La version 4.0 Beta a été lancée en novembre 2006 et comporte plusieurs
nouveautés, dont un module de géoréférencement des tronçons de rivière. HEC-RAS est
conçu pour exécuter des calculs hydrauliques unidimensionnels pour un réseau complet de
canaux naturels ou artificiels et permet de simuler les écoulements en surface libre
graduellement variés et rapidement variés. Les paragraphes suivants décrivent les
principales fonctionnalités du logiciel.
Le logiciel permet de simuler des écoulements permanents et non-permanents pour un
réseau de canaux naturels ou arfificiels, un réseau dendritique ou un simple tronçon de
rivière. Pour cette étude, les analyses hydrauliques sont faites en régime permanent et les
explications sont axées vers ce type de régime. Les analyses pour les écoulements constants
dans le temps peuvent être en régime infracritique, supercritique ou en régime mixte. Un
écoulement infracritique est caractérisé par des ondes de gravité qui se propagent vers l'aval
66
et vers l'amont en raison d'une obstruction dans le tronçon de rivière, tel un pont, une digue
etc. Pour un observateur qui se situerait sur une berge du canal, le déplacement net de
l'onde serait vers l'amont (Leconte, 1999). La condition à la frontière à spécifier dans le
logiciel pour ce type d'écoulement est donc en aval. Pour un écoulement supercritique, la
propagation de l'onde se fait vers l'aval seulement et on doit donc préciser la condition à la
frontière amont. On est en présence d'un régime mixte, si, par exemple, il y a un régime
d'écoulement supercritique dans la rivière, alors qu'il y a, en même temps, un régime
d'écoulement infracritique dans la plaine inondable. Une condition aux frontières aval et
amont est alors nécessaire.
Le modèle résout les équations de Saint Venant pour un écoulement unidimensionnel.
L'équation (5.1) exprime la loi de conservation de la masse et l'équation (5.2) décrit la
quantité de mouvement.
4 + = ., (5-1 ) ot ox
\ dv ÔH ^ ^ , , , , + + 5 . =0 (5.2)
g dt dx -^
Où Q est le débit, v la hauteur d'eau, qi les apports latéraux d'eau dans le tronçon de rivière,
H l'énergie totale de l'écoulement, v sa vitesse, Sf la pente de la ligne d'énergie, x la
distance le long du tronçon et / le temps. Le modèle HEC-RAS suppose que la pente de la
ligne d'énergie est constante entre 2 sections.
Pour les débits constants dans le temps, les équations (5.1 ) et (5.2) se simplifient :
^ = qL (5.3) ox
^^S,=0 (5.4) OX
67
La dernière équation stipule que les pertes d'énergie à l'intérieur du tronçon sont égales à la
variation d'énergie totale entre le début et la fin du tronçon de rivière (Leconte, 1999). Les
pertes d'énergie sont estimées par friction et par contractions/expansions. Pour les
écoulements non permanents, les calculs sont faits à partir du modèle adapté UNET
développé par le HEC qui permet de simuler des régimes d'écoulement infracritique. La
version 4.0 Beta peut maintenant simuler des régimes d'écoulement mixte. L'effet
d'ouvrage tels les ponts, les barrages, les déversoirs, etc. peut être évalué pour les débits
constants dans le temps ou non. Les modules de transport des sédiments, de qualité de l'eau
ainsi que les fonctions servant à la conception d'ouvrages hydrauliques n'ont pas été utilisés
dans le cadre de cette recherche.
5.2 Sectio n à l'étude
La section de la rivière à l'étude commence à l'embouchure de la rivière des Anglais et se
poursuit sur environ 6 km en aval jusqu'au pont-route 132. La figure 5.1 présente le secteur
à l'étude ainsi que les sections perpendiculaires à l'écoulement. Il n'y a aucun tributaire
important dans le secteur à l'étude et on considère que l'apport de la Rivière des fèves est
négligeable sur les valeurs de débits obtenus en aval de la section. En aval, la hauteur d'eau
est contrôlée par un barrage et un déversoir qui sont situés tout juste après le pont-route de
Ste-Martine. La majorité des habitations se trouvent sur la rive droite de la rivière, telle
qu'illustrée à la figure 5.1, alors que les berges de la rive gauche sont surtout utilisées à des
fins agricoles. La section choisie est pratiquement une plaine avec moins d'un mètre de
dénivelée entre l'amont et l'aval de la section. Les dix-sept sections transversales qui
découpent le tronçon de rivière ont été sélectionnées selon la topographie et la localisation
du pont-route (Boucher et al, 1990).
68
Figure 5.1 Secteur de la rivière utilisé pour l'étude hydraulique. (Tiré de Boucher et al, 1990;
Pour chacune des sections transversales, le profil du lit de la rivière fut établi par écho-
sonde ou par arpentage (Boucher et al, 1990). Le modèle de la rivière est une gracieuseté
du CEHQ. Le choix des conditions aux frontières peut s'avérer très important pour la
qualité des résultats obtenus. En effet, aucune condition aux frontières n'était spécifiée
dans le modèle original, et lors des premières simulations avec le modèle hydraulique
celui-ci n'arrivait pas à générer des hauteurs d'eau conformes à la réalité du terrain. Une
courbe de tarage, tirée du rapport MH-90-09 du CEHQ, a donc été ajoutée au modèle
original à la condition à la frontière aval du tronçon étant donné la présence du seuil qui
occasionne une différence d'environ 4 mètres sur la ligne d'eau (Boucher et al, 1990).
Habituellement, la courbe de tarage est établie à l'aide de mesures de niveau d'eau
prises simultanément avec des jaugeages permettant d'évaluer le débit au même
moment. L'ajout de cette courbe (Annexe III ) a permis d'obtenir les mêmes résultats
d'hauteur d'eau que celles obtenues lors du calage du modèle par le CEHQ. La
vérification du modèle s'est fait à l'aide du rapport MH9009 du CEHQ. La vérification
des niveaux d'eau a été faites à trois sections (15, 26, 32) entre les résultats obtenus dans
le rapport MH9009 et le modèle fourni a permis de valider que le modèle reproduisait
bien la réalité pour les crues de 20 ans et 100 ans telles que déterminées à l'époque par
69
le rapport MH9009 du CEHQ. L'annexe IV présente les hauteurs d'eau générées par
les débits de 20 et 100 ans à ces trois sections.
Pour les études de changements climatiques, puisque les résultats du modèle hydrologique
sont des débits à l'exutoire, une transposition des débits au site à l'étude a été nécessaire.
Une règle de trois a été utilisée pour trouver le débit à Ste-Martine en multipliant le rapport
des aires de drainage au débit à l'exutoire (tableau 5.1). D'autres méthodes existent pour
calculer la transposition des débits à un site, mais elles n'ont pas été appliquées dans le
cadre de cette étude puisque les deux sites sont très proches et très en aval sur la rivière. Les
débits entrés sont considérés valides sur tout le tronçon de rivière, c'est-à-dire que le débit
ne change pas entre l'amont et l'aval de la section.
Tableau 5.1
Débits observés et simulés transposés à Ste-Martine pour les crues de 20 ans et 100 ans
Crues 20 ans 100 ans
Climat Observés
Débit à l'exutoire
(m'/s) 761 988
Débit à Ste-Martine
(m'/s) 715 923
présent Simulés
Débit à l'exutoire
(m'/s) 744 939
Débit à Ste-Martine
(m'/s) 699 883
5.3 Résultats de la modélisation hydrauliqu e des débits simulés
L'étude hydraulique a porté exclusivement sur les crues printanières, parce que c'est pour ce
type de crues que les changements climatiques ont le potentiel d'avoir l'impact le plus
négatif sur les plaines inondables du bassin versant. Pour les crues d'été et d'automne les
simulations, avec la méthode des deltas, indiquent que les plaines inondables devraient
diminuer dans le futur. Les débits simulés par HSAMI (voir Chapitre 3) sont entrés dans le
simulateur hydraulique. Cette étape est nécessaire pour une comparaison ultérieure entre les
70
données simulées et fiitures. En effet, le fait d'utiliser les hauteurs d'eau issues des débits
simulés permet d'éliminer le biais systématique du modèle hydrologique lorsque ces
hauteurs d'eau sont comparées à celles de scénarios futurs.
La simulation a été faite en régime permanent et les valeurs des débits simulés transposés à
Ste-Martine pour les crues de 20 et 100 ans ont été utilisées. La figure 5.2 présente les
hauteurs d'eau ainsi que les profondeurs critiques générées par les débits simulés de 20 et
. 100 ans pour tout le tronçon.
Ste-Martine Chatog.SteMartin anxin t —
Legend
WS
WS
Crit
art
100 ans simul é
20 ans simul é
100 ans simul é
20 ans sinxil é
Ground
1000 200 0 300 0 400 0 500 0
Dstanc e entre les sections transversale s ( m)
6000
Figure 5.2 Graphique de la hauteur d'eau et de la profondeur critique générées par les débit de 20 et 100 ans, tel que simulés par HSAMI.
La crue de 20 ans génère une hauteur d'eau maximale de 35.96m à la section 35. La largeur
maximale de la plaine inondable est de 306.9 m à la section 25. Pour la crue de 100 ans, la
hauteur d'eau maximale est atteinte en amont du tronçon avec une hauteur de 36.46 m et la
vitesse maximale de l'écoulement de 2.05 m/s est obtenue en aval, juste avant le pont-route.
Le tableau 5.2 présente un résumé de l'analyse hydraulique effectuée pour les crues de 20 et
100 ans.
71
Tableau 5.2
Résumé de l'analyse hydraulique pour les débits simulés des périodes de récurrence 20 et 100 ans
20 ans
Section
transversale
35 34 33 32 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19
18.75
18.5
18.25
18
Q Total (mVs)
699.36
699.36
699.36
699.36
699.36
699.36
699.36
699.36
699.36
699.36
699.36
699.36
699.36
699.36
699.36
699.36
699.36
699.36
Elev eau
(m) 35.96 35.9
35.87
35.82
35.81
35.72
35.67
35.63
35.56
35.52
35.49
35.46
35.38
35.35
35.32
35.28
35.15
35.13
vitesse
(m/s)
1.14
1.34
1.2 1.25
0.97
1.41
1.35
1.16
1.27
0.94
0.72
0.85
1.3 1.04
1.04
1.12
1.65
1.74
Largeur de la plaine
(m) 117.09
167.89
137.66
173.39
156.65
112.42
117.74
134.67
167.35
206.08
306.9
241.06
235.96
192.88
121.57
167.4
99.96
93.6
100 ans
0 Total
(m^/s)
882.66
882.66
882.66
882.66
882.66
882.66
882.66
882.66
882.66
882.66
882.66
882.66
882.66
882.66
882.66
882.66
882.66
882.66
Elev. eau
(m) 36.46 36.39
36.35
36.3
36.28
36.16
36.11
36.06 35.99
35.94
35.91
35.87
35.77
35.74
35.69
35.64
35.47
35.44
Vitesse
(m/s)
1.35 1.54
1.4 1.43
1.12
1.66
1.56
1.36
1.42
1.06
0.82
0.98
1.49
1.22
1.23
1.32
1.94
2.05
Largeur de la plaine
(m) 126.58
173.69
152.54
178.7
167.71
116.47
124.2
147.57
169.97
218.09
314.6
246.52
238.64
195.09
122.92
170.3
100.1
93.6 Pont
699.36
699.36
35.12
35.12
1.72
1.65
95 99
882.66
882.66
35.43
35.43
2.03
1.95
95 99
5.4 Scénarios de changements climatiques sélectionnés
Tous les scénarios de changements climatiques présentés au chapitre 4 proposent des
évolutions différentes du climat. Dans le but de ratisser large et également de démontrer
l'incertitude associée à ces projections, deux scénarios «extrêmes» ont été choisis et la
période centrée sur 2080 a été sélectionnée. Les scénarios proviennent de la même famille,
soit la famille A. Le modèle CGCM3 avec le scénario AlBx a été sélectionné, car c'est
celui qui générait les débits les plus importants pour la période 2080. À l'inverse, le modèle
72
Echam4 avec le scénario A2 générait les débits les plus faibles pour la même période
(tableau 5.3).
Tableau 5.3
Débits observés et simulés transposés à Ste-Martine pour les crues de 20 ans et 100 ans pour la période 2080
Crues 20 ans 100 ans
Scénarios futurs CGCM3 AlBx
Débit à l'exutoire
(m'/s) 929 1220
Débit à Ste-Martine
(m'/s) 873.26 1146.8
Echam4 A2 Débit à
l'exutoire (m'/s) 636 846
Débit à Ste-Martine
(m'/s) 597.84 795.24
5.5 Résultats de la modélisation hydrauliqu e des débits futurs
Les deux simulations ont été faites en régime permanent avec un écoulement infracritique.
Les valeurs des débits des deux scénarios transposés à Ste-Martine pour les crues de 20 et
100 ans ont été ufilisées.
5.5.1 Projecdon CGCM3r AlBx
Pour ce scénario, l'impact des changements hydrologiques sur la modification des plaines
inondables du tronçon de la rivière Châteauguay est important. L'augmentation de 25% de
la crue de 20 ans a pour effet de monter les hauteurs d'eau d'environ 50 cm qui atteignent
leur hauteur maximale à la section amont avec 36.44m (figure 5.3). Pour la crue
centenaire, l'augmentation maximale de la hauteur d'eau sur le tronçon, toujours à section
35 est de 68 cm avec une hauteur d'eau atteignant 37.14 m.
73
Ste-Martine Chatog.SteMartin amon t
Legend
WS 10 0 ans CGCM 3 A I
WS 2 0 ans CGCM 3 A1B
&it 10 0 ans CGC^y B A 1
& i t 2 0 ans CGCIV D A1B
Ground
0 100 0 200 0 300 0 400 0 500 0 600 0
Dstance entre les section s transversale s (m )
Figure 5.3 Graphique de la hauteur d'eau et de la profondeur critique générées par les débits du scénario CGCM3r AlBx pour les crues de 20 et 100 ans.
C'est à la section 33 qu'on note la plus forte augmentation de la largeur de la plaine
inondable avec 12.42 m de variation pour la crue de 20 ans et 45.68m pour la crue de 100
ans (Voir Tableau 5.4). Les vitesses de l'écoulement augmentent d'environ 15% en
moyenne sur l'ensemble du tronçon pour la crue de 20 ans et d'environ 17% en moyenne
pour la crue centenaire.
74
Tableau 5.4
Écarts entre les débits des périodes de récurrence 20 et 100 ans du CGCM3 AlBx pour la période 2100 et le passé simulé.
20 ans Section transversale
35 34 33 32 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18.75 18.5 18.25 18
Q Total (m /s) 173.9 173.9 173.9 173.9 173.9 173.9 173.9 173.9 173.9 173.9 173.9 173.9 173.9 173.9 173.9 173.9 173.9 173.9
Elev eau (m) 0.48 0.47 0.46 0.46 0.45 0.42 0.42 0.41 0.41 0.4 0.4 0.39 0.37 0.37 0.35 0.35 0.31 0.3
Vitesse (m/s) 0.2 0.19 0.19 0.17 0.14 0.24 0.2 0.19 0.14 0.12 0.09 0.12 0.18 0.17 0.18 0.19 0.27 0.29
Largeur plaine (m) 7.87 5.51 12.42 5.04 10.48 3.52 6.14 11.72 2.49 11.23 7.36 5.18 2.55 2.09 1.28 2.75 0.14 0
100 ans
0 Tota l (m /s) 264.14 264.14 264.14 264.14 264.14 264.14 264.14 264.14 264.14 264.14 264.14 264.14 264.14 264.14 264.14 264.14 264.14 264.14
Elev eau (m) 0.68 0.67 0.65 0.65 0.64 0.6 0.59 0.59 0.58 0.59 0.59 0.58 0.55 0.54 0.53 0.52 0.46 0.45
Vitesse (m/s) 0.25 0.23 0.26 0.23 0.19 0.32 0.26 0.24 0.18 0.14 0.11 0.15 0.23 0.21 0.24 0.24 0.35 0.37
Largeur plaine (m) 19.12 5.38 45.68 11.96 15.72 19.83 11.19 33.31 7.31 8.38 9.47 7.66 3.84 4.18 5.14 15.74 0.21 0
Pont 173.9 173.9
0.29 0.3
0.3 0.28
0 0
264.14 264.14
0.44 0.45
0.38 0.36
0 0
5.5.2 Projection ECHAM4 A2
Une diminution des débits maximaux des crues aurait pour effet de diminuer les hauteurs
d'eau, les vitesses et la largeur de la plaine inondable, tel que le démontre les résultats de ce
scénario. Les diminutions les plus importantes sont pour la crue de 20 ans. En effet, des
diminutions d'environ 28 cm d'hauteur d'eau se font sentir sur la partie amont du tronçon
avec une hauteur maximale de 35.67 m atteinte à la section 35 (figure 5.4). La crue
75
centenaire de ce scénario engendre une diminution maximale de la hauteur d'eau de 23 cm
pour les sections 34 et 35.
Ste-Martine Chalog SteMarti n amont
Legend
WS 10 0 ans ECHAIvW A
WS 2 0 ans ECHAIv M A 2
&rt 10 0 ans ECHAIWl_ A
a i t 2 0 ans ECHAIV M A 2
Ground
0 100 0 200 0 300 0 400 0 500 0 600 0
Distance entre les sections transversale s (m )
Figure 5.4 Graphique de la hauteur d'eau et de la profondeur critique générées par les débits du scénario ECHAM4 A2 pour les crues de 20 et 100 ans pour la
période 2080.
Les vitesses d'écoulement diminuent également pour la cme de 20 et 100 ans (tableau 5.5).
La largeur de la plaine inondable est réduite au maximum à la section 33 avec une
diminufion de 3.93 m pour la crue de 20 ans de de 9.79 m pour la crue de 100 ans.
76
Tableau 5.5
Résumé de l'analyse hydraulique pour les débits des périodes de récurrence 20 et 100 ans de ECHAM4 A2 pour la période 2100
2C Section transversale
35 34 33 32 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18.75 18.5 18.25 18
Q Tota l (m^/s) -101.52
-101.52 -101.52 -101.52 -101.52 -101.52 -101.52 -101.52 -101.52 -101.52 -101.52 -101.52 -101.52 -101.52 -101.52 -101.52 -101.52 -101.52
1 ans Elev eau (m) -0.29
-0.28 -0.28 -0.27 -0.28 -0.26 -0.25 -0.24 -0.23 -0.24 -0.23 -0.23 -0.22 -0.21 -0.21 -0.2 -0.17 -0.17
Vitesse (m/s) -0.12
-0.13 -0.13 -0.12 -0.09 -0.15 -0.14 -0.12 -0.11 -0.08 -0.06 -0.09 -0.13 -O.ll -0.12 -0.12 -0.18 -0.19
Largeur plaine (m) -3.55
-3.41 -3.93 -3.06 -3.89 -2.08 -3.04 -3.59 -1.82 -0.7 -4.41 -3.37 -1.5 -1 -0.74 -1.61 -0.08 0
Q Tota l (m^/s) -86.42
-86.42 -86.42 -86.42 -86.42 -86.42 -86.42 -86.42 -86.42 -86.42 -86.42 -86.42 -86.42 -86.42 -86.42 -86.42 -86.42 -86.42
100 Elev eau (m) -0.23
-0.23 -0.22 -0.22 -0.22 -0.21 -0.2 -0.2 -0.2 -0.2 -0.2 -0.19 -0.18 -0.19 -0.18 -0.17 -0.15 -0.14
ans
Vitesse (m/s) -0.1
-0.09 -0.09 -0.08 -0.07 -0.11 -0.1 -0.09 -0.07 -0.05 -0.05 -0.06 -0.09 -0.08 -0.09 -0.09 -0.13 -0.14
Largeur plaine (m) -6.23
-2.69 -9.24 -2.47 -5.37 -2.12 -3 -9.79 -1.22 -7.18 -3.52 -2.56 -1.25 -1.15 -0.63 -1.37 -0.06 0
Pont -101.52 -101.52
-0.17 -0.17
-0.18 -0.18
0 0
-86.42 -86.42
-0.15 -0.14
-0.14 -0.14
0 0
5.6 Cartographie des plaines inondable
Initialement, la cartographie des plaines inondables devait se faire avec le système
d'information géographique ArcGIS. Un programme développé par le HEC, HEC-
GeoRAS, permet de générer automatiquement des plaines inondables sur ArcGIS à partir de
données provenant de HEC-RAS. Cependant, le fichier fourni par le CEHQ n'était pas
géoréférencé et la procédure pour obtenir des cartes de plaines inondables sur ArcGIS était
très fastidieuse. De plus, comme le tronçon de rivière étudié est plat, cela aurait demandé un
77
modèle digital de terrain (MDT) très précis et aucun n'était assez précis en élévation. En
effet, quelques centimètres de plus de hauteur d'eau peu augmenter considérablement la
plaine inondable en terrain plat. La cartographie s'est donc faite à la main avec le logiciel
Autocad à l'aide des courbes de niveaux au 0.5 m et de la hauteur d'eau générée à chaque
section, transversale à l'écoulement, définies précédemment. Les fichiers originaux de
plaines inondables ont été obtenus via la géoboutique du Ministère des Ressources
Naturelles et de la Faune du Québec. Aucune cartographie de la section en entier n'était
disponible et c'est la section amont, entre les sections perpendiculaires 35 et 31, qui a été
sélectionnée car c'était la section la plus intéressante pour voir l'impact des changements
climatiques sur la modification de la plaine inondable.
Les sections suivantes présentent les cartes de plaines inondables obtenues. La
cartographie des résultats pour la projection issue du CGCM3 (figure 5.5) montre que la
crue printanière de 100 ans pourrait affecter un grand nombre de propriétés riveraines et de
champs agricoles. Plusieurs bâtiments municipaux se trouvent en zone inondable selon
cette projection. La crue de 20 ans de cette projection est équivalente à la crue de 100 ans
du passé simulé. La cartographie de la projection du ECHAM4 (figure 5.6) indique une
diminution des plaines inondables. La crue de 100 ans est équivalente à la crue de 20 ans
du passé simulé. Les crues printanières causeraient donc moins de dommage selon ce
scénario.
5.6.1 Passé simulé
78
Figure 5.5 Cartographie des plaines inondables pour les débits simulés de 20 et 100 ans.
79
5.6.2 GCM3r Albx
Figure 5.6 Cartographie des plaines inondables pour les débits futurs de 20 et 100 ans du CGCM3A1X.
5.6.3 ECHAM4 A2
80
FiPure 5 7 Cartographie des plaines inondables pour les débits futurs de 20 et 100 ans de ^ ' ECHAM4A2.
CFL PITRE 6
DISCUSSION ET ANALYSE CRITIQUE DE LA MÉTHODE
Il est nécessaire d'évaluer la méthodologie utilisée dans le cadre de cette étude et les sources
d'incertitudes afin de pouvoir jeter un regard critique sur les résultats obtenus. Le chapitre
reprend la structure de la méthodologie employée dans le cadre de cette recherche et
propose une analyse des grandes étapes qui ont jalonné le projet afin d'évaluer la confiance
envers les résultats énoncés et de faire des recommandations s'il y a lieu.
6.1 Génératio n de la météorologie à l'échelle du bassin
Les modèles globaux tels HSAMI utilisent en intrant une moyenne au bassin qui se doit
d'être la plus représentative possible. La génération de la météorologie à l'échelle du bassin
versant est une source d'incertitudes importante au niveau de la modélisation hydrologique
des crues passées '1959-2003'. La première imprécision vient de la disponibilité des
données elles-mêmes. En effet, la disponibilité des données n'est pas constante et il peut
arriver que des données soient manquantes pendant une période plus ou moins longue et
ceci influence la qualité de la climatologie globale. La fiabilité de la prise des données, tout
particulièrement celle des précipitations peut également être une source d'incertitude. En
effet, selon l'appareil de mesure utilisé et selon les conditions météorologiques sévissant au
site de prise de mesure, il arrive fréquemment que la précipitation soit sous-estimée, tout
particulièrement la neige. De plus, le changement de site de l'appareil de mesure, le
changement d'instrumentation, les modifications de l'environnement de la station, etc.
peuvent créer un saut dans la série de données et induire ainsi faussement une tendance dans
les données. L'utilisation de données homogénéisées de températures et réhabilitées pour
les précipitations pourrait minimiser l'infiuence de facteurs externes sur le processus de
mesure et donc améliorer la représentativité de la météorologie à l'échelle du bassin versant.
L'homogénéisation et la réhabilitation consistent à détecter puis à corriger les biais présents
dans les séries d'observations climatiques.
82
La densité du réseau de mesure est également un facteur prépondérant pour la génération de
la météorologie à l'échelle du bassin, tout particulièrement pour un bassin hétérogène
comme celui de la rivière Châteauguay. Dans les études précédentes sur le bassin (Mareuil,
2005; Roy, 2000) peu de données provenaient de la partie américaine du bassin créant ainsi
une sous-représentation des processus météorologiques se déroulant dans le sud du bassin.
L'utilisation de quatre stations américaines a amélioré la densité du réseau de mesure dans
le sud du bassin et a permit probablement la génération d'une moyenne au bassin plus
représentative de l'ensemble du bassin-versant. Dans le cadre de cette étude, aucune
correction n'a été apportée quant au décalage entre les horaires auxquels sont effectués les
relevés météorologiques des stations canadiennes et américaines. Or, ce décalage peut
influencer la météorologie moyenne et fausser les résultats et le fait de synchroniser les
séries temporelles pourrait améliorer les résultats. L'ajout de la hauteur de neige au sol dans
la génération de la météorologie moyenne au bassin pourrait également améliorer les
résultats pour les crues printanières. En effet, cette information permet de mieux estimer la
quantité totale de neige à la fin de l'hiver et donc de mieux évaluer le volume de crue généré
par la fonte des neiges. Malgré toutes les sources d'incertitudes nommées, la météo
moyenne nous apparaît satisfaisante et ne constitue probablement pas une source majeure
d'erreur.
6.2 Modélisatio n hydrologiqu e '1959-2003'
Le calage et la validation du modèle hydrologique sont au cœur de cette étude et plusieurs
incertitudes surviennent lors de cette étape. Les principales sources d'incertitudes
concernent la structure même du modèle, car les processus hydrologiques sont simplifiés
par rapport aux processus réels. Il est également difficile d'estimer le jeu de paramètres
optimal au cours de la procédure de calage . Le choix d'un jeu de paramètres et sa capacité
à bien reproduire les apports historiques est essentiel puisqu'il détermine la confiance que
l'on accordera aux simulations qui découlent des séries météorologiques futures et influence
l'interprétation que l'on peut en faire.
83
L'optimisation des paramètres dans le logiciel HSAMI se fait de façon globale et tend à
n'optimiser que les crues printanières du fait de leur volume plus important par rapport aux
crues estivales et automnales. L'utilisation de deux jeux de paramètres, un pour chaque
type de crues, a palier à ce problème et a permis d'améliorer la capacité du modèle à
reproduire les crues. En effet, le calage et la validation du modèle hydrologique HSAMI
du bassin versant de la rivière Châteauguay pour chaque type de crues ont permis d'obtenir
des résultats satisfaisants pour les périodes de retour de 20 et 100 ans tant au niveau des
crues printanières que des crues estivales et automnales.
L'ajustement au modèle fréquentiel peut également être une source d'incertitude, car il
dépend beaucoup de l'usager et de son expérience. L'ajustement au modèle fréquentiel
reste une extrapolation et le fait de faire une supposition à partir d'autres situations qui ne
sont pas complètement similaires entraîne son lot d'erreurs. Cependant, les résultats de
l'analyse fréquentielle des débits observés et simulés démontrent une bonne corrélation. En
effet, des écarts de +2 % sur les crues de 20 ans et de +5 % sur les crues de 100 ans sont à
noter pour les crues printanières alors que les crues estivales et automnales sont sous-
estimées de 9 % pour la crue de 20 ans et de 4 % pour la crues de 100 ans. À cette étape
du projet, le cumul des incertitudes est donc acceptable et ne remet pas en cause la méthode.
6.3 Génératio n de s séries climatiques future s
La méthodologie utilisée pour la génération des scénarios de changement climatique est la
même que dans l'étude faite par Mareuil (2005), mais plusieurs améliorations y ont été
apportées. La première amélioration consiste à avoir recours à une région de référence
contenant plusieurs points de grille plutôt qu'un seul. L'utilisation d'une région de
référence offre l'avantage de toujours prendre un territoire identique pour le calcul des
deltas quel que soit la grille du MCG et permet ainsi une comparaison entre les modèles sur
une base territoriale commune. De plus, les deltas régionaux offrent une variabilité
temporelle plus lissée en comparaison aux deltas du point de grille le plus proche du site
étudié, ce qui peut être un avantage (Chaumont et al, 2005). Un nombre plus important de
84
MCG et de scénarios a été utilisé que dans les études de Mareuil (2005) et Roy (2000), ce
qui a permis d'évaluer un éventail de climats futurs plus importants. Une autre
amélioration est l'emploi de moyennes d'ensemble. L'utilisation des moyennes d'ensemble
permet généralement de mieux simuler le climat observé que n'importe quelle simulation de
modèle seule (Barrow et al, 2004). En effet, même si la tendance générale de la réponse du
climat est similaire pour chacune des simulations d'ensemble, l'évolution du changement
climatique est différente pour chaque membre de l'ensemble, et ce malgré le recours à des
scénarios de forçage identiques dans chaque expérience d'ensemble. On peut ainsi
diminuer les erreurs des modèles, mais ce procédé diminue la cohérence entre les variables
climatiques et peut causer une inconsistance entre les températures et les précipitations
futures (Barrow et al, 2004).
Malgré les améliorations apportées à la méthode employée pour générer des séries futures
par rapport aux études précédentes faites sur le bassin, il reste de nombreuses sources
d'incertitudes qui sont susceptibles d'entacher les résultats. Premièrement, il y a lieu de se
demander si la méthode des deltas n'est pas elle-même une source d'erreurs importante.
Cette méthode suppose que seule la moyenne des variables change alors que la variabilité et
la loi de distribution restent identiques. Pour les crues printanières la méthode n'est pas
remise en cause, car les crues sont le résultat de l'accumulation de la neige sur plusieurs
mois et généralement la variabilité quotidienne des phénomènes météorologiques influence
peu le résultat, sauf dans le cas des averses sur neige qui peuvent avoir une grande
importance. Or, la réalité est toute autre pour les crues estivales et automnales qui sont
directement influencées par les événements extrêmes de précipitation. La précision sur les
phénomènes extrêmes de courte durée est donc importante pour la modélisation de ce type
de crues. Or, la méthode des deltas va essentiellement prédire une diminution des extrêmes
climatiques si la précipitation moyenne diminue alors que l'augmentation des extrêmes
climatiques est à envisager. C'est pourquoi la méthode des deltas peut ne pas être
appropriée pour des études reliées à des événements extrêmes de courte durée. Néanmoins,
comme il n'est pas possible d'évaluer comment la variabilité des événements va évoluer
85
dans le flitur du fait de la grande complexité du système climatique, cette méthode de mise à
l'échelle reste toute de même pertinente dans le cas d'études d'impact.
Dans les travaux fiaturs qui porteront sur le bassin-versant de la rivière Châteauguay, il
pourrait être judicieux d'utiliser les simulations du MRC Canadien, puisqu'il est susceptible
d'être plus adapté à l'échelle spatiale considérée. En effet, alors que la taille des mailles des
différents MCG est d'environ 3°x 3°, le bassin de la rivière Châteauguay peut être contenue
dans une maille de 1° x 1°.
a) MCG MRC
b)MCG MRC
Figure 6.1 Comparaiso n pou r le Québec entre un MCG et un MRC pour : a) leur masque Terre-mer, b) la topographie.
/T- • ' t r^ J • i 1 -i nn .4 \ masque
(Tiré de Cantin et al, 2004)
86
L'utilisation d'un MRC permettrait de mieux représenter des processus différents qui
pourraient avoir lieu simultanément dans le sud et le nord du bassin qui ont des
topographies très différentes. La figure 6.1 illustre comment le Québec est vu par un MCG
et par un MRC pour son masque Terre-Mer ainsi que pour l'élévation. L'emploi de
méthodes de mise à l'échelle statistique devrait également être considéré dans les travaux
futurs. Le générateur de climat stochastique WeatGET que Mareuil (2005) a employé n'a
pas été utilisé dans le cadre de cette étude, mais son utilisation aurait pu être pertinente.
6.4 Simulation future '2020-2080'
Nous croyons que les incertitudes sur les projections climatiques futures sont, sans aucun
doute, la source d'incertitudes la plus importante dans ce projet. En effet, les incertitudes
provenant des projections climatiques découlent en partie des incertitudes dans la définition
de l'évolution anticipée de la croissance de la population, de la croissance du
développement économique, de l'utilisation de l'énergie, etc. De plus, comme il n'est pas
possible d'intégrer aux MCG tous les processus qui influencent le climat, soit par manque
de connaissance ou à cause des limites de la technologie, il faut introduire à la place des
paramétrisations. En effet, il faut introduire de la paramétrisation tout particulièrement pour
les processus qui se produisent à des résolutions plus fines que le MCG. D'autre part, les
sources naturelles de GES, telle les éruptions volcaniques, ne figurent pas dans les
expériences actuelles des MCG et pourtant leurs effets peuvent être importants. Par
exemple, l'éruption du Pinatubo en juin 1991 a induit un refroidissement planétaire pouvant
aller jusqu'à 0.5 °C à la surface pendant les deux ou trois années suivantes (Parker et al,
1996). L'utilisation de plusieurs scénarios permet toutefois de développer une enveloppe
d'incertitude et ainsi de couvrir un large spectre de climats futurs.
Malgré le fait que les projections climatiques soient incertaines, il est cependant possible
d'en tirer certaines observations. Au niveau des crues printanières pour 2020, on remarque
que malgré une augmentation des précipitations de l'ordre de 12% en moyenne, cela se
87
répercute peu sur les débits en rivière. En effet, dû à une augmentation des températures
d'environ 2°C de janvier à mai et des redoux hivernaux qu'elles entraînent, le stock de neige
disponible au printemps lors de la fonte des neiges n'est pas énormément augmenté, d'où
les faibles augmentations de débits. Pour 2080, les augmentations de température et de
précipitation sont beaucoup plus importantes. Le modèle CSIRO simule une augmentation
de température de près de IO°C de janvier à mai, et malgré l'augmentation des
précipitations d'environ 35% il y a une forte réduction des débits. En effet, la résultante
d'un tel scénario serait la disparition quasi complète de l'hiver et de la neige, donc une
absence de crues printanières. Cependant, le modèle CSIRO n'est pas représentatif des
autres modèles et fait bande à part quant à l'augmentation de la température.
Pour les crues estivales et automnales en 2020, pratiquement tous les modèles, à l'exception
du CSIRO, s'accordent pour prédire une diminution des débits entre juin et novembre. En
effet, les modèles prévoient peu d'augmentation des précipitations pour cette période et
l'augmentation de 2°C des températures favorise l'évapotranspiration ce qui se répercute
par une diminution des débits de la rivière Châteauguay. Pour 2080, tous les modèles
prévoient des fortes diminutions des débits, pouvant atteindre 36% dans certain cas.
L'augmentation des températures est plus marquée qu'en 2020, avec une augmentation
moyenne de 5°, alors que l'augmentation des précipitations est relativement semblable à
2020. Ces changements se refiètent sur les débits, car le sol s'assèche plus rapidement entre
chaque événement pluvieux créant ainsi une diminution de l'eau disponible pour alimenter
les débits de la rivière.
6.5 Modélisatio n hydrauliqu e et cartographie
La modélisation hydraulique n'ajoute que peu d'incertitudes aux résultats de cette étude. En
effet, le modèle HEC-RAS fait intervenir peu de paramétrisation, qui est une source
importante d'erreurs. Les incertitudes viennent donc en bonne partie des données utilisées
pour la calage du modèle. Est-ce qu le choix de l'emplacement des sections transversales
s'est fait à un endroit judicieux? Est-ce que les coefficients de rugosité du lit de la rivière et
88
des berges ont bien été évalués? Est-ce que les instruments de mesure utilisés pour établir le
profil du lit étaient performants ou bien utilisés? Puisque le modèle a été fourni par le
CEHQ, qui est l'expert au Québec en ressources hydriques, il n'y a aucune raison de penser
qu'il pourrait y avoir un problème. De plus, l'étude du CEHQ a été faite en 1989 et
pratiquement aucune modification n'a été faite sur le tronçon de rivière depuis cette époque,
le modèle hydraulique peut être qualifié par conséquent de fiable.
Dans le cadre de cette étude, l'infiuence de la glace et des embâcles n'a pas été évaluée. Or,
les embâcles peuvent causer des crues particulièrement catastrophiques. De plus,
l'englacement sur la rivière Châteauguay est déjà suivi de près et pratiquement à chaque
année, la garde côtière doit faire des opérations de déglaçage à certains endroits sur la
rivière pour éviter les inondations. Les inondations causées par les embâcles de glace sont
fréquemment soudaines et laissent peu de temps aux autorités pour réagir. C'est pourquoi
un système de prévision des crues subites a été proposé sur la rivière Châteauguay (Lavallée
et al, 2000). Dans les études suivantes sur le bassin, la prise en compte la glace dans la
modélisation hydraulique améliorerait certainement la fiabilité des résultats.
Tel que mentionné au chapitre 5, il a été impossible d'utiliser le logiciel ArcGIS dans le
cadre de l'étude, ce qui aurait pu permettre de produire une cartographie des plaines
inondables plus précise. En effet, la cartographie s'est faite manuellement à partir des
relevés topographiques au 0.5 m à l'aide du logiciel Autocad et la délimitation des plaines
inondables n'est pas très précise. À plusieurs endroits sur le tronçon la distance entre deux
courbes de niveau est grande, puisque le terrain est, à toute fin pratique, plat, ce qui cause
une source d'erreur pour la cartographie. Le CEHQ utilise généralement des relevés laser
aéroportés LIDAR qui a une densification de points d'environ un au 2 mètres au sol en X et
Y et de +/- 20cm sur le Z (élévation). Cette précision est nécessaire pour générer une
cartographie qui sera utilisée pour produire la réglementation. Comme le but de l'étude
était de vérifier la modification des plaines inondables en contexte de changement
climatique, un tel niveau de précision n'était pas essentiel.
89
Pour conclure ce chapitre, malgré les sources d'incertitudes qui entachent la méthodologie,
le modèle hydrologique simule bien le comportement du bassin versant et le modèle
hydraulique représente adéquatement le tronçon de rivière sélectionné. Nous croyons que la
source majeure d'incertitudes provient logiquement des simulations futures qui nécessitent
de poser un bon nombre d'hypothèses. C'est pourquoi plusieurs scénarios ont été évalués
dans le but d'avoir un spectre le plus large possible de climats futurs probables.
CONCLUSION
Le domaine de la recherche en changement climatique est en constante évolution et les
préoccupations que suscite la perspective de ces changements augmentent sans cesse dans la
population. Peu de systèmes sont aussi complexes et dynamiques que le système
climatique. Du fait de sa grande complexité et du manque de connaissances par rapport à
toutes les interactions entre les tenants et aboutissants du système, il est difficile de prévoir
le comportement du système dans un futur éloigné sans une grande part d'incertitude. La
rivière Châteauguay, située au sud-est de Montréal est particulièrement vulnérable aux
inondations. En effet, les inondations sont déjà une problématique récurrente sur ce bassin
et touchent des milliers de personnes pratiquement à chaque année. Les impacts du
changement climatique sur le régime hydrologique, notamment sur un phénomène local tel
les inondations de la rivière Châteauguay, sont très incertains. Aucune étude précédente
n'intégrait des données récentes dans son analyse et peu d'observations provenant du sud du
bassin étaient utilisées. Ainsi, l'objectif principal de cette étude est de caractériser l'impact
des changements climatiques sur les plaines inondables du bassin-versant de la rivière
Châteauguay. Ultimement, une cartographie de deux scénarios a été produite pour voir
l'impact des changements climatiques sur les plaines inondables du bassin versant pour les
crues printanières.
Tout d'abord, une modélisation hydrologique du bassin versant a été réalisée avec le logiciel
HSAMI à l'aide d'observations relevées entre 1959 et 2003. Deux calages manuels ont été
nécessaires, car un seul jeu de paramètres n'arrivait pas à bien reproduire les crues
printanières et estivales/automnales. L'analyse fréquentielle des crues de 20 et 100 ans a
été utilisée pour juger de la qualité de la modélisation plutôt que le critère de Nash qui est
généralement utilisé en modélisation. En effet, malgré le fait que le critère de Nash soit
très élevé pour une simulation, l'analyse de fréquence de crues démontrait que le modèle
n'était pas capable de reproduire la fréquence et l'intensité des crues étudiées. De plus,
comme le modèle ne serait pas utilisé en mode prévision, l'analyse fréquentielle était donc
tout indiquée pour évaluer la modélisation. Les résultats obtenus montre que le modèle
91
hydrologique simule bien le comportement du bassin versant. En effet, des écarts de +2 %
sur les crues de 20 ans et de +5 % sur les crues de 100 ans sont obtenus pour les crues
printanières alors que les crues estivales et automnales sont sous-estimées de -9 % pour la
crue de 20 ans et de -4 % pour la crues de 100 ans. Par la suite, neufs projections de
changement climatique, issues de quatre modèles climatiques, ont été utilisées pour
perturber le climat présent. L'analyse fréquentielle de crues a été utilisée pour comparer les
crues printanières et les crues estivales/automnales passées avec celles des différents
scénarios issus des séries futures de 2020 et 2080.
En hiver, les modèles prévoient en moyenne pour 2020 des hausses de 2°C et de 7% des
précipitations. Ces changements se répercutent sur la crue centenaire qui varie de -5 %
(ECHAM4) à +14 % (CGCM3r) par rapport au passé simulé pour les scénarios de la famille
A. Pour 2080, les changements s'intensifient avec des hausses de température de 5°C en
moyenne et de précipitation de près de 30 %. Les modèles sont moins consistants entre eux
et les variations de la crue centenaire printanière vont de -87 % à +48 %. L'été et
l'automne, pour la période centrée sur 2020, les températures et les précipitations changent
très peu avec 2°C et 3 % respectivement. Tous les modèles, sauf le CSIRO, prévoient des
diminutions des débits des crues. Le modèle ECHAM4 prévoit la plus forte diminution de
la crue centenaire avec 15 %. Pour 2080, tous les modèles sans exception prévoient des
diminutions des débits de pointe, allant de -30 % à -5 %.
Ces différences entre les réponses des modèles soulignent l'incertitude des MCG, tout
particulièrement pour les études régionales. En effet, les nombreuses hypothèses qui
doivent être posées pour réaliser les projections de changement climatique ainsi que la
paramétrisation des phénomènes qui se produisent à une échelle plus petite que celle des
MCG, causent de nombreuses sources d'incertitudes qu'il n'est pas possible de quantifier.
L'utilisation de techniques de mise à l'échelle, soit statistique ou dynamique, pourraient
augmenter la confiance que l'on accorde aux projections de changements climatiques pour
le bassin versant de la rivière Châteauguay.
92
Par la suite, un simulateur hydraulique permet de convertir les débits de pointe de crue,
obtenus à l'aide de la modélisation hydrologique, en niveau d'eau. La modélisation
hydraulique ajoute très peu d'incertitude aux résultats de l'étude. En effet, le modèle
hydraulique utilise peu de paramétrisation et il a été calé et validé par les membres CEHQ.
Deux scénarios ont été utilisés pour cartographier un tronçon de la rivière et évaluer
l'impact des changements climatiques sur les plaines inondables de la rivière pour les crues
printanières de 20 et 100 ans. Ces deux cartographies mettent en lumière que les résultats
pour 2080 sont très incertains et qu'il n'est pas possible de conclure actuellement sur
l'impact des changements climatiques sur les plaines inondables du bassin versant.
Le Québec, à lui seul, possède 20 % de l'eau douce canadienne et une grande partie des
réserves mondiales. C'est donc dire l'importance de bien connaître cette ressource et de
bien la gérer.
ANNEXE I
PATRONS DE DISTRIBUTION DE LA VARIABLE TEMPERATURE MAXIMALE UTILISÉS POUR LA GÉNÉRATION DE LA MÉTÉOROLOGIE À L'ÉCHELLE
DU BASSIN-VERSANT
Température maximale
1 »
MO
250
300
3 »
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450
CHATEAUGUAY Tmo . Patro n 1 Occufw^ 0 56
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100 150 200 250 300 350 400 450 500 550
94
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ANNEXE II
SIMULATIONS FUTURES DES CRUES PRINTANIERES ET ESTIVALES/AUTOMNALES POU R 2020 ET 2080 POUR LA FAMILLE DE
SCÉNARIOS B
Valeur des débits pour le printemps 2020 - scénarios de la famille B
T 200 100 50 20 10 5 3 2
Passé
Observés
XT 1080 988 890 761 660 556 473 398
Ecart-type 119 104 89.7 70.2 55.6 41.2 31.1 24.4
Simulés
XT 1020 939 855 744 658 568 497 433
Ecart-type 102 89.6 76.9 60.2 47.7 35.3 26.6 21
Ful CGCMSr
Blx
XT 1250 1130 1020 872 757 636 541 455
Etart-type 136 119 102 80
63.4 46.9 35.4 27.9
HadCM3 B2x
XT 1090 1000 918 802 713 620 546 480
Ecart-type 106 92.8 79.7 62.4 49.4 36.6 27.6 21.7
tur
Echam4 B2
XT 972 884 794 676 584 488 412 344
Ecart-type 109
95.7 82.1 64.3 50.9 37.7 28.4 22.4
CSIRO B2
XT 1030 943 851 728 633 534 456 385
Ecart-type 113 98.8 84.8 66.4 52.5 38.9 29.4 23.1
96
s j -^ ^ X r N
t o M^ LD
^ H.
Valeur des débits pour le printemps 2080 - scénarios de la famille B
97
T 200 100 50 20 10 5 3 2
Passé
Observés
XT 1080 988 890 761 660 556 473 398
Ecart-type 119 104 89.7 70.2 55.6 41.2 31.1 24.4
Simulés
XT 1020 939 855 744 658 568 497 433
Ecart-type 102 89.6 76.9 60.2 47.7 35.3 26.6 21
Futur CGCM3r
Blx
XT 1240 1130 1020 870 755 635 540 454
Ecart-type 137 120 103 80.6 63.8 47.3 35.7 28.1
HadCM3 B2x
XT 1140 1040 935 799 694 585 498 420
Ecart-type 125 109 93.8 73.4 58.1 43
32.5 25.5
Echam4 B2
XT 1040 919 804 659 551 444 363 294
Ecart-type 159 130 104 74.1 54.5 37.8 27.7 21.5
CSIRO B2
XT 1050 952 854 722 620 514 430 354
Ecart-type 121 106 91
71.3 56.4 41.8 31.5 24.8
H, K
H. A O
S a
*) •- H ^ U
c^
s H, rn
IRO
(yi
Valeur des débits pour l'été/automne 2020 - scénarios de la famille B
99
T 200 100 50 20 10 5 3 2
Passé
Observés
XT 907 732 578 407 297 203 143 98.4
Ecart-
type 244 183 132 80.7
51.8
30.5
19.2
12.6
Simulés
XT 923 759 612 444 334 236 171 122
Ecart-type 227 173 127 80.3
53 32.3
21 14.3
Futur CGCM3r
Blx
XT 833 684 552 400 301 213 154 110
Ecart-type 205 156 115 72.5
47.8
29.1
18.9
12.9
HadCM3 B2x
XT 1010 826 667 483 363 257 186 133
Ecart-type 247 188 139 87.5
57.7
35.2
22.8
15.5
Echam4 B2
XT 365 323 282 230 192 154 126 102
Ecart-
type 56.7
46.4
37.1
26.3
19.3
13.3
9.75
7.53
CSIRO B2
XT 968 796 642 466 350 247 179 128
Ecart-type
238 181 134 84.3
55.6
33.9
22 15
100
Valeur des débits pour les crues d'été/automne 2080 - scénarios de la famille B
T 200 100 50 20 10 5 3 2
Passé
Observés
XT 907 732 578 407 297 203 143 98.4
Ecart-type
244 183 132 80.7
51.8
30.5
19.2
12.6
Simulés
XT 923 759 612 444 334 236 171 122
Ecart-
type 227 173 127 80.3
53 32.3
21 14.3
Futur CGCM3r
Blx
XT 788 646 520 376 281 198 143 101
Ecart-
type 196 149 110 68.8
45.3
27.4
17.7
12
HadCM3 B2x
XT 842 691 557 403 302 213 154 110
Ecart-type
208 158 117 73.4
48.3
29.4
19 12.9
Echam4 B2
XT 628 513 411 295 219 153 110 77.3
Ecart-type
160 121 88.5
55.2
36.1
21.7
13.9
9.37
CSIRO B2
XT 855 705 571 416 314 223 163 117
Ecart-type
207 158 117 74.1
49.1
30.1
19.6
13.4
102
3
B 1
i: « a
B 3
< lyi r,
ANNEXE III
COURBE DE TARAGE DU MODELE HYDRAULIQUE
Kesat^on mveau-dêbl t s i t e 3 (sect io n 18 ) AH (;:i )
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DEBIT ( i - r /s )
Note; nivea u d'ea u 'qéo ) = H - A
ANNEXE IV
HAUTEURS D'EAU GENEREES PAR LES CRUES DE 20 ET 100 ANS AUX SECTION 15, 26 ET 32 DU MODÈLE HYDRAULIQUE
ALTITUDE I m )
38
3S
34
3 2 -
3 0 -
ZB-
26-
SECTION 1 5
0 2 0 4 0 S O 8 0 10 0 12 0 Î4 0 16 3 18 0
DISTARCE CUMULATIV E ( m )
SHCTION 2 6
/y.TITUD£ ( n i )
•12
4 0 -
3 3 -
36
34
32
30
V r 0 2 0 4 0 6 0 3 0 10 0 12 0 14 0 16 0 18 0 20 0 22 0 24 0
DISIAMCE CJMULATiV E l m >
105
SECTIONJ 3 2
0 2 0 4 0 6 0 S O 10 0 12 0 14 0 15 0 18 0 20 0 22 0 24 0
DISTANCE CUMULATIV E ( m !
(Source des figures : Boucher er a/., 1990)
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